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，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，为图像分类带来了革命性的突破。
相较于传统方法，CNN能够自动学习图像特征，具有更强的表征能力和更高的分类精度，在人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像分类作为计算机视觉领域的基础性研究课题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络的出现，极大地推动了图像分类技术的进步。
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
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.卷积神经网络基础:研究卷积神经网络的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心组件的功能和作用机制，以及不同组件组合对模型性能的影响。
2.图像分类模型:研究和分析经典的卷积神经网络模型（如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等）以及轻量化模型（如MobileNet、ShuffleNet等），比较它们在性能、效率、复杂度等方面的差异，并根据实际应用需求选择合适的模型。
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，按照以下步骤展开：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解图像分类技术和卷积神经网络的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型选择与改进:根据研究目标和应用场景，选择合适的卷积神经网络模型，并对其进行改进，以提高模型的性能和效率。
例如，可以尝试使用更深的网络结构、更先进的激活函数、更有效的正则化方法等。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.模型改进:针对现有卷积神经网络模型的不足，提出改进方案，以提高模型在特定图像分类任务上的性能，例如针对特定类型图像的特征设计更有效的卷积核或网络层结构。
2.训练策略优化:探索新的训练策略，例如curriculumlearning、transferlearning等，以提高模型的训练效率和泛化能力，或者研究新的正则化方法，以防止模型过拟合并提高模型的鲁棒性。
3.应用场景拓展:将基于卷积神经网络的图像分类方法应用于新的领域或解决新的问题，例如将其应用于医学影像分析、遥感图像识别等领域，或者将其用于解决图像检索、目标检测等问题。
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.邓承志,李波,张浩,等.基于改进卷积神经网络的图像分类算法[J].计算机应用,2021,41(05):1388-1394.
2.张宇,张铃,张俊.基于卷积神经网络的图像分类方法研究综述[J].计算机工程与应用,2020,56(20):1-12.
3.刘洋,郭雷,王坤峰,等.基于卷积神经网络的图像分类技术综述[J].电子学报,2020,48(04):820-832.
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