摘要
图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，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。
本文首先介绍图像分类和卷积神经网络的基本概念，回顾了卷积神经网络的发展历程，阐述了其在图像分类中的重要意义。
接着，本文重点概述了基于卷积神经网络的图像分类方法，包括经典网络结构（如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等）的发展演变、数据增强与预处理技术、以及网络训练与优化策略。
此外，本文还将探讨一些改进和优化方向，例如网络结构改进、损失函数优化、正则化技术等。
最后，对基于卷积神经网络的图像分类方法进行总结，并展望其未来发展趋势。
关键词：图像分类；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉；特征提取
随着互联网和数字技术的飞速发展，图像数据呈爆炸式增长。
如何高效、准确地对海量图像进行分类，成为计算机视觉领域亟待解决的关键问题。
图像分类是指将图像根据其语义内容划分到预定义类别中的过程，是目标检测、图像分割、场景理解等高级视觉任务的基础。
传统的图像分类方法通常依赖于人工设计的特征，例如SIFT、HOG等。
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