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基于内容的商品图像分类方法研究的任务书
题目：基于内容的商品图像分类方法研究
任务背景：
随着电商发展，商品的种类越来越多，对于电商平台来说，商品分类的准确快速至关重要，使得用户在购物时更方便快捷。而一种有效的商品分类方法就是基于内容的商品图像分类方法。商品图像分类是指对商品图像进行分类，将相似的商品归为同一类别。因此，本任务旨在研究基于内容的商品图像分类方法。
任务要求：
1.调查商品图像分类的基本方法，常用算法以及优缺点。
2.针对商品图像分类中的关键问题，如特征提取、分类算法等，进行深入研究。
3.基于内容的商品图像分类方法，研究其特征提取方法，分类算法，以及模型调优方法。
4.使用公开数据集，开展实验研究，比较和评估不同方法的分类效果。
5.撰写实验报告，包括数据集成，数据预处理，实验流程，实验结果和分析等。
任务内容：
1.调研商品图像分类方法。深入了解常见如传统方法、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等方法，掌握其算法原理和优缺点。
2.探究商品图像分类的关键问题。如何选择图像表示方法，如何从大量图像数据中构建训练样本，如何在测试阶段进行推理？
3.研究商品图像分类的内容方法。探讨基于内容的商品图像分类方法的特点，如何进行特征提取，如何选择分类算法，如何进行模型调优等问题。
4.实验研究。使用公开数据集，结合常见算法，基于内容的商品图像分类方法等方法，进行实验研究，并对实验结果进行比较和评估。
5.报告撰写。按照论文写作要求，撰写实验报告，并对实验研究中涉及到的内容方法和算法进行详细说明，给出优缺点及改进方法。
任务目标：
1.了解商品图像分类的基本知识，掌握一定的数据处理和算法知识。
2.掌握商品图像分类的关键问题，了解相关算法、模型、工具等的适用范围和局限性。
3.提高实验能力和实践动手能力，熟悉图像分类实验流程和口试过程。
4.深入研究并对比商品图像分类的常规方法和基于内容的商品图像分类方法，掌握不同方法的优缺点和改进方法。
5.撰写实验报告，提高论文撰写和表达能力，学习如何规范和认真完成任务。
参考文献：
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