基于深度学习的目标检测系统【毕业设计源码】-已上传

当前，深度学习（特别是卷积神经网络）已成为机器学习的主流。无论是人脸识别还是工业生产中的产品流水线检测，都广泛应用目标检测模型。为了本科毕业论文的需要，设计了一个基于目标检测算法的xxx检测系统。本文记录的是本科毕业设计所采用的模型算法源码。通过在RTX4090上进行训练，仅需8小时即可完成。用户只需提供欲检测的物品，即可获得一个可调用的目标检测模型。通过调用该模型，实现电脑自动识别目标的功能。如果用户拥有摄像头，还可通过训练的模型调用摄像头进行动态监测，例如检测人员经过、是否有狗或猫咪路过等。同时，该模型支持对单张图片和以.mp4结尾的视频进行检测。模型会返回标记有框框的图片或视频。请注意，为了训练上述代码，需要配备独立显卡，强烈不建议使用没有显卡的电脑进行CPU训练，因为CPU训练神经网络的速度仅为显卡的1/100。在RTX4090下仅需8小时完成训练，而通过CPU估计需要一两周。