毕设整体框架

本毕设的整体框架主要包括以下几个部分：首先，我们将进行相关领域的文献综述，以了解当前研究的最新进展和存在的问题。其次，我们将设计并实现一个基于深度学习的图像分类模型，用于对给定的图像进行准确的分类。接着，我们将对该模型进行训练和优化，以提高其分类性能和泛化能力。然后，我们将评估该模型在测试集上的性能，并进行结果分析和讨论。最后，我们将总结整个毕设的工作，并提出未来的研究方向和改进思路。通过这个整体框架，我们希望能够为图像分类领域的发展做出一定的贡献，并为实际应用提供一种有效的解决方案。