【毕业设计】卷积神经网络（CNN）的图像分类算法研究

摘要
图像分类算法在众多领域和实际应用场景中具有非常重要的作用，但是传统的基于机器学习的图像分类算法存在准确率不高、泛化能力不足、效率低下以及对复杂图像解析能力不足等问题。

本研究专注于利用卷积神经网络技术来开发一个自动化的深度学习模型，旨在提升图片分类的准备性。具体来说，本研究采用ResNet101作为基座网络，并且以此为基础进行拓展，结合了ImageNet数据集进行迁移学习，同时添加自注意力机制，普通卷积调整为动态卷积等等。通过上述方法，能够利用到模型在公开数据集上的学习到的特征，同时也能加速模型的收敛并提升其在图像分类上的性能。通过严谨的训练与验证，本研究的模型展现出了优秀性能，提升了图像分类的准确性。

实验结果表明，本研究所开发的基于卷积神经网络的改进型残差图像分类模型在公开数据集上可以能够提高图像分类的准确性。该模型能够在保持较低计算资源消耗的同时，实现高精度的图像类别识别，此项研究丰富了卷积神经网络在图像分类任务上的应用实践，有望在未来智能图像处理系统的发展提供思路。

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