计算机科学与技术毕业论文范文模板：基于深度学习的图像识别与分类

摘要：

本研究基于深度学习技术，探讨了在计算机视觉领域中图像识别与分类的方法。首先，我们分析了传统图像识别与分类算法的局限性，随后引入了深度学习模型，通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构实现图像特征的提取和分类。在模型设计方面，我们结合了传统机器学习方法和深度学习技术的优势，提出了一种综合性的图像识别与分类框架。实验结果表明，该框架在准确性和泛化性能上取得了显著提升。

关键词：深度学习、图像识别、图像分类、卷积神经网络、循环神经网络

论文大纲：
一、绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容和目的
二、深度学习在图像识别与分类中的应用
2.1 传统图像识别与分类方法分析
2.2 深度学习技术概述
2.3 基于深度学习的图像识别与分类模型设计
三、实验设计与结果分析
3.1 数据集介绍
3.2 实验设计
3.3 实验结果分析
四、应用与展望
4.1 框架在实际应用中的意义
4.2 研究展望及未来工作
五、结论
参考文献

本论文旨在探讨基于深度学习的图像识别与分类方法，通过实验验证该框架的有效性，为进一步深入研究计算机视觉领域提供参考。