基于深度学习CNN模型的家居装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
2.2深度学习模型概述2
2.3数据库介绍3
2.4Web框架技术3
2.5开发环境与工具4
2.5.1Python简介4
2.5.2PyCharmCommunity开发工具简介4
2.5.3Anoconda简介4
2.5.4Pytorch简介5
2.5.5JQuery简介5
2.5.6Ajax简介5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理9
3.2深度学习模型选择与设计9
3.2.1深度学习模型的选择9
3.2.2模型的设计10
3.3模型的编译与训练12
3.4模型的评估与优化13
3.4.1模型的评估13
3.4.2模型的优化15
3.5前端设计与实现15
I
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3.5.1系统前端设计15
3.5.2设计效果展示及分析16
4小结18
参考资料20
II
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基于深度学习CNN模型的家居装饰风格分类
方法设计
1引言
1.1项目背景和意义
在家具设计和室内装饰领域，风格分类是一个重要的项目。随着人们生活
水平的提高和对个性化需求的追求，各种家具装饰风格层出不穷，如现代简约、
北欧风格、美式乡村等。为了满足人们对多样化、个性化的家具装饰需求，设
计师需要准确地把握各种风格的特点，以便在设计中灵活运用。
在家居设计和室内装饰过程中，风格分类的传统方法主要依赖于设计师的
经验和直觉，这种方法存在很大的主观性，容易受到设计师个人喜好和经验的
影响，导致分类结果不够准确和客观。因此，如何利用先进的技术手段实现家
具装饰风格的自动分类，成为了一个亟待解决的问题。
本项目旨在探索一种基于卷积神经网络（CNN）的家具装饰风格分类方法，
通过深度学习技术自动识别和分类家具装饰风格，为设计师和相关从业者提供
一种高效、准确、客观的风格分类工具。通过本项目的探索，可以实现对家具
装饰风格的高效分类，提高设计师的工作效率，降低设计成本。同时，该方法
还可以为消费者提供更加准确、个性化的家具推荐，满足消费者对多样化、个
性化家具装饰的需求。
此外，本项目的探索成果还可以为家具企业和设计师提供有价值的数据支
持，帮助他们更好地了解市场需求和消费者喜好，为产品研发和设计提供有力
参考。本项目的探索具有重要的理论和实际意义，不仅可以推动家具装饰风格
分类技术的进步，还可以为家具设计和室内装饰行业的发展提供有力支持。
1.2项目的目的