1. 本选题研究的目的及意义
图像分类是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将图像自动归类到预定义的类别中。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像分类带来了革命性的突破，其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）凭借其强大的特征提取能力和优异的性能表现，成为了图像分类领域的主流方法。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的图像分类方法，并开发相应的图像分类系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类领域取得了显著的成功。
大量研究致力于设计更深、更复杂的网络结构以提高分类精度，同时也关注模型效率和可解释性。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.卷积神经网络基础：介绍卷积神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心概念，以及卷积神经网络的训练和优化方法。
2.基于卷积神经网络的图像分类模型：-经典卷积神经网络模型：研究经典的卷积神经网络模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析其网络结构特点、优缺点以及性能表现。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对卷积神经网络的基本原理、经典模型和优化方法进行深入研究，在此基础上，选择合适的图像分类数据集，搭建实验环境，并进行实验设计和分析。
具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解卷积神经网络在图像分类中的最新研究进展、主要挑战以及未来发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型选择与优化：根据研究目标和数据集特点，选择合适的卷积神经网络模型，并对其进行参数调整、结构优化等，以提升模型的性能和效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.模型优化与改进：针对现有卷积神经网络模型在图像分类中存在的问题，提出改进策略，例如，引入新的网络结构、设计新的损失函数、优化训练策略等，以提升模型的性能和效率。
2.应用场景拓展：将卷积神经网络图像分类技术应用于新的领域或解决新的问题，例如，将该技术应用于医学影像分析、遥感图像识别等领域，或利用该技术解决图像检索、目标跟踪等问题。
3.系统性能优化：针对图像分类系统在实际应用中存在的性能瓶颈，提出优化方案，例如，采用模型压缩、模型加速等技术，以提高系统的运行效率和响应速度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.邓爽, 付章杰, 张凯, 等. 基于卷积神经网络的图像分类方法综述[J]. 软件工程, 2021, 24(1): 1-5.
2.黄凯奇, 王文剑, 程玉虎, 等. 基于深度卷积神经网络的图像分类研究进展与展望[J]. 计算机应用研究, 2020, 37(12): 3499-3507, 3515.
3.张航, 李云松, 程祥. 基于深度卷积神经网络的图像分类研究[J]. 计算机科学, 2018, 45(S1): 405-409.
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