基于卷积神经网络的服装分类设计与实现文献综述

服装分类是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它在电子商务、时尚推荐、智能服装生产等方面具有广泛的应用价值。

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，为服装分类任务提供了新的解决方案，并取得了显著成果。

本文首先介绍了服装分类的研究背景和意义，以及卷积神经网络的基本原理；接着，对现有的基于卷积神经网络的服装分类方法进行了综述，从网络结构、特征提取、训练策略等方面对现有研究进行了分类和比较；然后，重点介绍了几种代表性的服装分类模型，并分析了它们的优缺点；最后，总结了当前研究中存在的问题，并展望了未来的研究方向。

关键词：服装分类；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉；图像识别

随着电子商务和社交媒体的快速发展，服装图像数据呈现爆炸式增长趋势。

如何对海量的服装图像进行有效分类，成为计算机视觉领域亟待解决的问题之一。

服装分类是指根据服装的类别属性（如T恤、衬衫、裙子等），将服装图像划分到预先定义好的类别中。

传统的服装分类方法通常依赖于手工设计的特征，例如颜色直方图、纹理描述符和形状特征。

然而，这些方法存在着以下局限性：
1.手工设计的特征通常是针对特定任务的，缺乏泛化能力。

2.服装图像的背景、光照、姿态等变化会对特征提取造成干扰。