基于卷积神经网络的图像分类方法综述

作　　者： 叶朝文

摘　　要： 图像分类作为计算机视觉的核心任务，其性能提升对诸多领域发展具有支撑作用，卷积神经网络（CNN）凭借局部连接、权值共享等特性，突破传统手工特征提取的局限，成为图像分类的主流技术。文章系统梳理 CNN 图像分类的基础理论，包括核心思想、结构组件及分类流程；按技术演进脉络，分析各阶段核心模型的设计策略与性能突破；结合医学影像、自动驾驶等领域实践，探讨技术落地的适配方案。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-04