对于运用计算机视觉深度学习resnet实现猫的十二分类问题回答下列问题：应用场景：该数据集针对的是哪种任务？背景和意义：为什么要完成这个任务？完成该任务有什么用？任务的必要性：该任务的难度如何？难点在哪里？简单方法能否满足任务需求现状：其他人是如何处理该任务或相似任务的？这些现状的来源是哪里？可分为几类处理方案？思路和优缺点是什么？数据集描述：数据集中包含多少个样本？一个样本是如何表示的？数据集中

应用场景：该数据集针对的是猫的十二分类任务，即对不同品种的猫进行分类。

背景和意义：完成该任务可以帮助人们更好地识别和区分不同品种的猫，对于宠物行业、动物保护等领域具有重要意义。

任务的必要性：该任务的难度较高，难点在于区分一些相似的猫品种，如美国短毛猫和英国短毛猫等。简单方法无法满足任务需求。

现状：其他人通常采用基于深度学习的图像分类方法来解决该问题。这些现状来源于相关的研究论文和竞赛结果。处理方案可分为传统的CNN模型和ResNet等深度学习模型。传统CNN模型精度较低，而ResNet模型具有更好的表现。

数据集描述：该数据集包含共12个猫品种，每个品种有200张图片，共计2400张图片。一个样本通常由一张猫的图片和对应的标签组成。该数据集中的样本分辨率较高，图片质量较好。

解决方案：本次拟采用ResNet模型来解决该问题。预期可以取得较好的分类精度。

结果展示：可以用混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评价所用模型的效果，并与其他模型进行比较。

结果分析：本次采用的ResNet模型表现良好，但仍存在过拟合等问题。可以进一步优化模型结构和参数，提高分类精度。