摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的推动下取得了显著进展。
本文献综述旨在全面概述基于卷积神经网络的图像分类研究现状与实现方法。
首先，介绍图像分类和卷积神经网络的基本概念，并回顾图像分类技术的发展历程。
其次，深入探讨经典和轻量级CNN模型在图像分类中的应用，并分析其优缺点。
此外，阐述图像分类常用的数据集、评估指标以及实验环境搭建方法。
最后，总结现有研究成果，并展望基于卷积神经网络的图像分类未来发展方向。
关键词：图像分类；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉；文献综述
图像分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，旨在将图像自动分类到预定义的类别中。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的图像分类方法取得了突破性进展，广泛应用于人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域。
1.1图像分类
图像分类是指利用计算机算法识别图像内容，并将其归类到预先定义的类别中的过程。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
