1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的蓬勃发展和时尚产业的不断创新，服装图像数据呈现爆炸式增长。
如何高效准确地对海量服装图像进行分类，成为学术界和工业界共同关注的热点问题。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的服装分类方法，并设计实现一个高效准确的服装分类系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类领域取得了显著的成果，成为了服装分类研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在服装分类领域的研究取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.基于传统机器学习的服装分类方法：-早期研究主要采用支持向量机（SVM）、随机森林等传统机器学习方法进行服装分类。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于卷积神经网络的服装分类方法，并设计实现一个服装分类系统，具体研究内容如下：
1.服装图像数据采集与预处理：-收集构建一定规模的服装图像数据集，并对图像进行预处理，包括图像尺寸调整、数据增强等操作，以提高模型训练效率和泛化能力。
2.卷积神经网络模型构建与训练：-选择合适的卷积神经网络模型，例如VGG、ResNet或Inception等，并根据服装分类任务的特点对模型结构进行调整和优化。
-利用预处理后的服装图像数据对模型进行训练，并通过验证集调整模型参数，选择最优的模型结构和参数配置。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：-从公开数据集和网络爬取获取服装图像数据，构建实验数据集。
-对图像进行预处理，包括图像裁剪、缩放、归一化等操作，以提高模型训练效率和泛化能力。
2.模型构建与训练：-选择合适的卷积神经网络模型，例如ResNet、VGG等，作为基础模型。
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.针对服装图像的特点，提出一种改进的卷积神经网络模型，以提高服装分类精度。
2.设计实现一个高效准确的服装分类系统，并将其应用于实际场景，例如服装检索、推荐等。
3.对实验结果进行深入分析，揭示不同因素对服装分类性能的影响，为后续研究提供参考。
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] 张玲,王振辉,王晓蒲,等.基于深度学习的服装图像分类算法综述[J].纺织学报,2020,41(03):143-151.
[2] 刘洋,李云飞,王刚,等.基于深度卷积神经网络的服装图像识别[J].计算机工程与应用,2017,53(19):179-184.
[3] 孙晓,张引,王文剑.融合多特征和SVM的服装图像分类[J].计算机应用,2019,39(09):2702-2708.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
