计算机项目论文题目：基于深度学习的图像分类系统
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉领域的研究也取得了很大的进展。其中，图像分类是计算机视觉中的一个重要任务。本项目旨在设计一个基于深度学习的图像分类系统，该系统能够准确地识别图像中的物体。
在本项目的研究过程中，我们采用了深度学习技术，对图像进行分类。我们首先对图像进行了预处理，包括图像的增强、裁剪和尺寸归一化等操作。接着，我们使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对图像进行分类。我们使用了ResNet-18作为CNN的输入架构，并使用全连接层将分类结果输出。
通过实验比较，我们证明了本项目的图像分类系统能够准确地识别图像中的物体。与传统的基于规则的分类方法相比，本项目具有更高的准确率和更快的分类速度。
综上所述，本项目的研究成果为计算机视觉领域的发展做出了重要贡献。通过使用深度学习技术，我们可以更好地理解和处理图像，并实现更准确的图像分类系统。