项目背景：
随着深度学习和神经网络在计算机视觉领域的迅速发展,各种卷积神经网络模型在图像分类任务上展现出优异性能,已成为图像分类的标准工具。但不同数据集和应用场景对模型提出不同要求。
针对给定的数据集和分类任务,设计、训练并优化卷积神经网络模型,能够提高分类准确率,是当前的研究热点。通过调整网络结构、损失函数、优化算法等,可以获得更好的分类效果。
该项目可以加深对卷积神经网络工作原理的理解,培养构建深度学习模型的能力。同时,图像分类涉及图像数据的预处理、模型评估等知识,可以进行全流程的训练实践。该研究对深度学习在计算机视觉 tasks的应用具有一定的参考借鉴作用。
研究课题:
基于卷积神经网络的图像分类
研究目的:
通过构建卷积神经网络模型,实现给定图像数据集的分类,提高分类准确率,加深对卷积神经网络的理解。
研究内容:
学习卷积神经网络相关理论知识
设计网络模型框架及组件
收集图像数据集,进行预处理
训练网络模型,调参优化
对模型进行评估和验证
分析网络结构对结果的影响
预期结果:
获得一个适用于给定问题的卷积神经网络模型,并取得较好的图像分类效果。
项目亮点：
1、根据具体图像分类任务,设计了适合的数据预处理流程,如数据增强等。
2、尝试了多种卷积神经网络模型架构,并对比了其优劣。
3、创新性地探索了不同的损失函数,评估其对模型训练的影响。
4、针对给定数据集,选择了最优的网络深度与宽度,避免过拟合。
5、创造性地设计并测试了新的网络层或连接结构。
6、采用了LATEST的网络结构,如残差网络等,实现性能上的突破。
7、对不同的优化算法进行了比较和评估。
8、提出了模型集成等策略进一步提升分类准确率。
9、通过可视化等手段解析了模型,加深了对其工作原理的理解。

10、设计并测试了模型在FPGA或嵌入式设备上的部署方案。