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没一点中每一问号的问题：1应用场景：该数据集针对的是哪种任务？2背景和意义：为什么要完成这个任务？完成该任务有什么用？3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4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？5数据集描述：数据集中包含多少个样本？一

该数据集针对的是猫的图像分类任务。
完成该任务可以应用于猫的智能识别、行为分析、疾病预测等领域，对于宠物行业有着重要的意义。
该任务的难度较低，难点在于猫的图像分类需要考虑到不同猫的品种、姿态、背景等因素，但是简单的图像分类方法也可以满足需求。
目前的处理方法主要是基于深度学习的方法，如卷积神经网络和迁移学习等。这些方法在猫的图像分类任务上取得了很好的效果，但是也存在着过拟合和需要大量样本的问题。另外还有传统的图像分类方法，但是在该任务上表现不如深度学习方法。
数据集中包含了12个猫的品种，共计7378张图片。每个样本由一张猫的图片和对应的标签组成。数据集中的样本具有多样性，包括不同品种、不同背景、不同姿态等。
本次拟采用ResNet模型对数据集进行训练和测试。预期可以达到较高的准确率和鲁棒性。
可以通过准确率、召回率、F1分数等指标来评价模型的效果，并可以与其他深度学习模型进行比较和分析。
本次的解决方案采用了深度学习方法，具有较高的准确率和鲁棒性。但是需要大量的训练样本和计算资源，且存在着过拟合的问题。可以通过数据增强和模型优化来进一步提升模型的性能