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，深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（cnn）的快速发展，极大地推动了图像分类技术的进步。

cnn凭借其强大的特征提取能力和对图像平移、旋转等形变的鲁棒性，已经在许多图像分类任务中取得了突破性成果，例如imagenet大规模图像分类挑战赛。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于卷积神经网络的图像分类领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

本节将分别从国内研究现状和国外研究现状两个方面进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入调研国内外研究现状的基础上，围绕卷积神经网络结构设计、模型训练与优化、轻量级网络设计等方面展开研究，以提高图像分类精度和效率为目标，探索基于卷积神经网络的图像分类方法的优化策略。

1. 主要内容

1.卷积神经网络基础:介绍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。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和对比分析相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，全面了解图像分类和卷积神经网络领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为研究工作的开展奠定理论基础。

2.其次，深入学习和研究卷积神经网络的基本原理、经典网络结构以及训练优化方法，并结合具体应用场景，分析不同网络结构和训练策略对图像分类性能的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.探索新的卷积神经网络结构:针对特定图像分类任务，设计新的卷积神经网络结构，以提高特征提取能力和分类精度。

2.优化模型训练策略:研究新的数据增强方法、损失函数设计和优化算法改进，以提高模型的训练效率和泛化能力。

3.设计轻量级网络:结合模型压缩和知识蒸馏等技术，设计高效的轻量级网络，以满足资源受限场景下的应用需求。

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] 常亮,邓小明,周明全,等. 基于改进卷积神经网络的图像分类算法[j]. 计算机应用, 2017, 37(9): 2553-2557, 2562.

[2] 张航,王春晓. 基于卷积神经网络的图像分类方法综述[j]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 1-10.

[3] 刘洋,郭雷,谭铁牛. 基于深度学习的图像目标分类研究进展[j]. 软件学报, 2016, 27(8): 1881-1902.