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商品图像分类算法研究的开题报告.docx

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商品图像分类算法研究的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【商品图像分类算法研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【商品图像分类算法研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。商品图像分类算法研究的开题报告一、研究背景随着电商行业的发展,商品销售量逐渐增加。然而,随着商品数量的增多,商品的管理、搜索和推荐变得越来越困难,特别是在商品数量大幅度增加的情况下。传统的物品分类方法往往需要大量人力和耗时,因此,需要一个能够自动化地对商品图像进行分类的算法。商品图像分类可以应用于电商平台商品的管理、搜索、推荐以及广告推广等方面。现有的商品图像分类算法包括基于传统特征的分类算法和基于深度学****的分类算法。对于基于传统特征的分类算法,其特征提取方法对于分类准确性至关重要。而基于深度学****的分类算法则可以自动地从图像中提取关键特征,并具有良好的分类性能。二、研究目的本研究旨在探索并研究一种高效、准确的商品图像分类算法,以提高商品分类的自动化度和准确性。三、,并对数据集进行预处理。,包括VGG16、、Inception等,并在实际应用中进行验证。,探究图像特征提取和分类的关系,优化算法模型,提高分类准确度和效率。,以提高电商平台商品管理、搜索、推荐和广告推广等方面的效率。四、:通过网络爬虫和数据收集,构建包含大量商品图像的数据集,并对数据集进行筛选和预处理。:本研究将探究和比较VGG16、、Inception等深度学****模型的图像分类性能,以选择最佳的算法。:基于所选深度学****模型,探索和研究图像特征提取和分类的关系,并在此基础上提出一种高效、准确的商品图像分类算法。:将所提出的商品图像分类算法应用于电商平台商品管理、搜索、推荐和广告推广等方面,以实现自动化处理和提高效率。五、研究意义本研究将提供一种高效、准确的商品图像分类算法,可以实现商品图像的自动化处理,提高商品管理和广告推广效率。该算法可以应用于电商平台、社交媒体等领域,有着广泛的应用前景。同时,本论文的研究方法和算法设计也有一定的参考意义和借鉴价值。