深度学习猫狗分类研究：模型构建与性能评估

1. 选题背景

随着互联网的快速发展，人们对于图像和视频数据的需求日益增加。而对于图像数据的分类和识别问题一直是计算机视觉领域的研究热点之一。尤其是对于猫狗等动物的分类问题，由于猫和狗在外观上非常相似，传统的图像处理方法很难取得较好的效果。因此，利用深度学习方法来解决猫狗分类问题具有重要的研究意义。

2. 选题意义

猫狗分类问题是计算机视觉领域中的经典问题，解决该问题不仅可以提高计算机对于动物的识别能力，还可以拓展到更广泛的图像分类问题中。通过深入研究猫狗分类问题，可以深入理解深度学习方法在图像识别中的应用，同时也可以拓展深度学习方法在其他领域的应用。

3. 主要内容

本文主要研究利用深度学习方法对猫狗进行分类的问题。具体内容包括以下几个方面：

3.1 数据集的构建：收集猫狗的图像数据，并进行标注和预处理，构建适用于深度学习模型的数据集。
3.2 深度学习模型的选择：选择适合猫狗分类问题的深度学习模型，如卷积神经网络 (CNN) 等，并进行模型的训练和优化。
3.3 模型评估与比较：通过对比不同深度学习模型在猫狗分类问题上的表现，评估模型的性能，并选择最优模型。
3.4 结果分析与讨论：对于最优模型的结果进行分析和讨论，探讨深度学习方法在猫狗分类问题上的优势和不足。

4. 参考文献

[1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J]. Communications of the ACM, 2017, 60(6): 84-90. [2] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. [3] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.