基于深度学习的图像分类研究 - 计算机专业毕业论文开题报告

开题报告

题目：计算机专业毕业论文——基于深度学习的图像分类研究

一、选题背景及意义

计算机技术的发展，使得图像的处理和识别越来越成熟，而深度学习技术的兴起为图像分类提供了新的思路和方法。图像分类在图像识别、自动驾驶、人脸识别等领域有着广泛的应用，因此深入探究基于深度学习的图像分类技术，对于提高图像识别的准确率和速度，具有重要的意义。

二、研究内容及方法

本文将以卷积神经网络（CNN）为基础，利用深度学习技术进行图像分类研究。具体研究内容包括以下几个方面：

1. 对几种常见的卷积神经网络进行比较分析，选择合适的网络架构。
2. 对数据集进行预处理，对图像进行预处理和增强，提高网络的训练效果。
3. 通过构建CNN网络，进行图像分类，比较不同深度网络的性能和效果。
4. 利用多种方法进行模型的优化，提高图像分类的准确率和速度。

三、预期成果

本文的预期成果如下：

1. 对比分析不同卷积神经网络的性能和效果，选择出合适的网络架构。
2. 对数据集进行预处理和增强，提高网络的训练效果。
3. 构建较为准确的图像分类模型，提高图像分类的准确率和速度。
4. 提出一种优化方法，优化模型训练过程，提高图像分类的效果。

四、进度安排

本文的进度安排如下：

1. 前期研究阶段（1个月）：对卷积神经网络和深度学习技术进行深入研究，查阅相关文献和资料，选择出适合的研究方法。
2. 数据集预处理阶段（2个月）：对数据集进行预处理和增强，使其更加适合网络的训练和测试。
3. CNN网络构建阶段（2个月）：构建CNN网络，进行图像分类研究，比较不同深度网络的性能和效果。
4. 优化模型阶段（1个月）：针对网络的不足，提出一种优化方法，优化模型训练过程，提高图像分类的效果。
5. 论文撰写阶段（2个月）：根据研究结果，撰写毕业论文。

五、研究难点与解决方案

本文的研究难点主要集中在以下几个方面：

1. 如何选择合适的卷积神经网络，进行图像分类研究。 解决方案：通过对几种常见的卷积神经网络进行比较分析，选择出性能较好的网络架构。
2. 如何对数据集进行预处理和增强，提高网络的训练效果。 解决方案：通过对数据集进行预处理和增强，提高网络的训练效果。
3. 如何优化模型，提高图像分类的准确率和速度。 解决方案：通过多种优化方法，优化模型训练过程，提高图像分类的效果。

六、参考文献

[1] 胡伟华. 计算机视觉技术及其在医学图像中的应用研究[D]. 北京交通大学, 2017. [2] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444. [3] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105. [4] Zeiler M D, Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 818-833.