基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法设计与实现.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1数据采集技术2
2.2Flask框架介绍2
2.3开发环境与工具3
2.3.1Python简介3
2.3.2PyCharm开发工具的简介4
2.3.3第三方库简介4
2.3.4Tensorflow简介5
3方法设计与实现5
3.1数据集收集与预处理5
3.1.1数据集的获取5
3.1.2数据集预处理6
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型的选择8
3.2.2模型的设计9
3.3模型的编译与训练11
3.4模型的评估12
3.4.1模型的评估12
3.5前端设计与实现14
3.5.1系统前端设计14
4小结16
参考资料18
I
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基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法设计
1引言
1.1项目背景和意义
伴随互联网的快速发展，电商服务已经成为人们日常生活中不可缺少的一
部分。服饰电商行业也不例外，慢慢的很多的人通过网购平台购买服饰。但是，
怎么无误地识别不同服饰的风格并对其进行分类，是服饰电商行业面临的最大
挑战。所以，基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法的设计具有重要的现
实意义和应用价值。
首先，基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法可以帮助电商企业提高
销售效率和客户满意度。通过识别和分类不同的服饰风格，企业可以更好地了
解消费者的需求和爱好，进而提供更加精准的推荐和营销服务。而且，这种方
法还可以帮助企业提高管理库存和物流配送的效率，降低成本。
然后，基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法的学习可以为人工智能
领域的后续做出贡献。深度学习是人工智能领域的一个重要部分，而CNN模型
是深度学习中常用的模型之一。通过调查和实现基于CNN模型的服饰风格分类
方法，可以推进深度学习和人工智能领域的发展，为之后的智能电商和智能推
荐系统提供更好的技术支持。
最后，基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法的调查还可以促进学术
交流和协作。该方法的调查涉及到计算机视觉、图像处理、语言识别，机器学
习等多个领域的知识和技术，通过学术交流和合作，可以促进不同领域之间的
相互借鉴和学习，共同推动相关领域的发展。
总之，基于深度学习CNN模型的服饰风格分类方法的设计具有重要的现实
意义和应用价值，可以帮助电商企业提高销售效率和客户满意度，推动深度学
习和人工智能领域的发展，促进学术交流和合作。
1.2项目的目的和目标
我的目的是开发一个基于深度学习CNN模型的服饰风格分类系统，以帮助
用户快速准确地识别不同服饰风格，能够根据用户的风格类型和自身爱好推荐
合适的服饰，更可以为服装品牌提供市场调研和销售策略的参考，帮助他们满
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足客户的需求。目标是写出这个系统并且能够准确识别所给出服装的属于的类
别。使广大电商行业的工作人员和客户更加便利。
2相关技术与工具介绍
2.1数据采集技术
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