基于卷积神经网络的电商图片分类方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的迅猛发展，电商平台上的商品数量呈爆炸式增长，如何高效、准确地对海量商品图片进行分类，成为电商平台提升用户体验、优化运营效率的关键。

传统的人工分类方法费时费力，难以满足日益增长的图片分类需求。

因此，探索高效、自动化的电商图片分类方法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像分类技术发展迅速，特别是深度学习的出现，极大地推动了图像分类技术的发展。

1. 国内研究现状

国内学者在电商图片分类方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.研究电商图片的特点：分析电商图片与自然图片的差异，例如商品种类繁多、图像背景复杂、拍摄角度多样等，为后续模型构建提供依据。

2.研究卷积神经网络模型：对比分析不同卷积神经网络模型（如alexnet、vgg、resnet等）在电商图片分类任务上的性能差异，选择合适的模型作为基础模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解电商图片分类的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据准备阶段：收集和整理一定规模的电商图片数据，并进行清洗、标注等预处理工作，为模型训练和测试做好准备。

3.模型构建阶段：选择合适的卷积神经网络模型作为基础模型，并根据电商图片数据特点进行网络结构优化、参数调整等工作，构建高效、准确的电商图片分类模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对电商图片数据特点，提出一种基于多特征融合的卷积神经网络模型，以提高模型对复杂背景、多样化视角等因素的鲁棒性。

2.探索一种基于注意力机制的电商图片分类方法，使模型能够更加关注图像中的关键区域，从而提高分类精度。

3.构建一个较大规模的电商图片数据集，并将其开源，为该领域的研究提供数据支持。

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]刘建伟,张凯,李晓磊.基于深度学习的图像分类方法综述[j].计算机应用研究,2020,37(01):1-9.

[2]韩佳凝,王晓丹,蔡国永.基于改进卷积神经网络的图像分类算法[j].计算机应用研究,2021,38(01):215-220.

[3]张志强,郭雷.基于深度卷积神经网络的图像识别进展[j].电子学报,2017,45(09):2202-2214.