2023毕业设计，基于YOLOv5，Qt和Opencv设计的一款图像处理软件，有问题可以私聊我。

基于深度学习的文本摘要自动生成（自然语言处理）-本科毕业设计，详细代码，过程可见博客

基于深度学习的OpenPose识别人体骨架点的python源代码。先解压文件，打开pycharm直接就可以运行，运行demo.py，不需要安装环境，所有配置文件都在压缩包里！建议直接根据此文件进行修改，配置openpose环境较为复杂！

基于深度学习的水果图像识别系统__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf

资源包含Yolov3和Yolov5的可运行的源代码，YOLOv3代码部分包含三个部分：Backbone，PANet，Yolo Head,而Yolov5代码部分包含骨干网络 Focus、BottleneckCSP 和 SSP 网络构成，其中主要包括 Focus、Conv 卷积块、BottleneckCSP 和 SSP 等模块。可以用于后续的训练和模型搭建。

视频质量评价（VQA）是以人眼的主观质量评估结果为依据，使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征，通过模型自主学习即可进行评估，对视频质量的监控和评价有重要意义，已成为计算机视觉领域的研究热点首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法，并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标，并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结，并展望了该领堿面临的挑战和未来发展方向。

1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

为平衡电网供需电子间的互补调度关系，提出基于深度学习的多能互补供需自适应调度方法。分级连接电子识别控制器与多能监测模块，获取精确的学习空间复杂度数值，完成基于深度学习的多能电子识别处理。在此基础上，建立自适应调度框架，借助基层组织内电子供需结构，计算互补偏离度的实值参量，完成新型多能互补供需自适应调度方法。实验结果表明，与传统非动态调度模型相比，所提方法将单位时间内供需输出电压提升至440 V，且提高了邻位电子间的调频速率，平衡了电网供需电子间的互补调度关系。

基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法.PDF，专利，深度学习，中国科学技术大学，基于深度学习的视网膜OCT图像分类方法.PDF

[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780） 轴承是在机械设备中具有广泛应用的关键部件之一。由于过载，疲劳，磨损，腐蚀等原因，轴承在机器操作过程中容易损坏。事实上，超过50％的旋转机器故障与轴承故障有关。实际上，滚动轴承故障可能导致设备剧烈摇晃，设备停机，停止生产，甚至造成人员伤亡。一般来说，早期的轴承弱故障是复杂的，难以检测。因此，轴承状态的监测和分析非常重要，它可以发现轴承的早期弱故障，防止故障造成损失。 最近，轴承的故障检测和诊断一直备受关注。在所有类型的轴承故障诊断方法中，振动信号分析是最主要和有用的工具之一。 在这次比赛中，我们提供一个真实的轴承振动信号数据集，选手需要使用机器学习技术判断轴承的工作状态。