基于深度学习的服装图像分类与检索研究的开题报告

基于深度学习的服装图像分类与检索研究的开题报告一、选题背景与意义随着电子商务的发展以及消费者对服装个性化需求的不断增加，高效、智能、个性化的服装图像分类与检索系统逐渐成为了业界关注的研究领域。传统的机

基于深度学习的服装图像分类与检索研究的开题报告 一、选题背景与意义 随着电子商务的发展以及消费者对服装个性化需求的不断增加，高 效、智能、个性化的服装图像分类与检索系统逐渐成为了业界关注的研 究领域。传统的机器学习算法在面对海量、复杂的服装图像数据时，存 在分类精度较低、提取特征不够准确等缺陷。而深度学习算法能够利用 深度神经网络自动学习高层次的特征表示，有效提升对服装图像的分类 和检索精度，因此成为该领域的研究热点。 本文旨在对基于深度学习的服装图像分类与检索进行研究，开发出 一个能够高效、智能、个性化地识别与搜索服装图像的系统，能够满足 用户对服装图像检索的个性化需求。 二、研究内容和技术路线 1.研究内容 (1)深度学习算法在服装图像分类与检索中的应用。 (2)基于深度学习的服装图像特征提取方法，包括卷积神经网络 （CNN）、循环神经网络（RNN）等。 (3)基于深度学习的服装图像分类与检索框架设计。 (4)探索并实现基于深度学习的个性化服装图像分类与检索方法。 2.技术路线 (1)数据预处理：收集、清洗、标注服装图像数据集。 (2)特征提取：以CNN为主，对服装图像进行特征提取，获得较高 层次的特征表示。 (3)分类与检索模型构建：构建基于CNN的服装图像分类与检索模 型，利用不同的损失函数和优化算法进行模型优化。