场景图像分类历史进程

场景图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目标是让计算机能够像人类一样理解和识别图像中的场景。随着深度学习技术的发展，场景图像分类取得了巨大的进展。早期的研究主要依赖于手工设计的特征和浅层神经网络，但这些方法在处理复杂场景时效果不佳。近年来，卷积神经网络（CNN）逐渐成为场景图像分类的主流方法。CNN能够自动学习图像中的特征，并且通过多层卷积和池化操作来提取高层次的语义信息。此外，一些先进的技术，如注意力机制、生成对抗网络（GAN）等也被引入到场景图像分类中，进一步提高了分类性能。总之，场景图像分类历史进程是一个不断发展和完善的过程，未来仍有许多挑战等待着我们去解决。