机器学习_深度学习毕设题目汇总

深度学习与计算机视觉毕设选题大全

原创已于 2022-02-10 22:37:53 修改 · 置顶 · 1.3w 阅读

300 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #深度学习 #人工智能

于 2022-02-10 18:40:46 首次发布

毕设题目专栏收录该内容

57 篇文章

订阅专栏

这篇博客汇总了深度学习应用于计算机视觉领域的多种毕设题目，包括OCR、图像分类、目标检测、人脸识别、图像分割等，同时也涵盖了数据挖掘、医学图像分析和自然语言处理的相关主题，为学生提供丰富的研究方向。

机器学习深度学习毕设题目汇总目录

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

MetaGrad

关注关注

18
点赞
踩
300

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

机器学习与深度学习毕设题目汇总

StyVue的博客

09-18

265

您可以使用常见的自然语言处理库（如NLTK、spaCy等）进行数据预处理，并选择适当的模型结构（如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等）。您可以选择使用传统的卷积神经网络（CNN）模型，也可以尝试更先进的模型结构（如ResNet、Inception等）。您可以选择使用经典的目标检测算法（如基于滑动窗口的方法、YOLO、SSD等），并使用相应的数据集进行训练和评估。本文将为您提供一些机器学习与深度学习毕设题目的汇总，并附上相应的源代码，以帮助您更好地完成您的毕业设计。

2025年课程设计 机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)

斌擎科技

10-05

9582

10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

2 条评论

冰冻昌 2024.03.06
博主写的很好我这边有机器学习毕设的单子合作嘛？[face]emoji:028.png[/face]

xiaochuhe--kaishui 2022.02.11
写的真不错，三连支持，欢迎回访呀？

毕业设计：基于深度学习的指纹识别系统

Hai_Lang_IT的博客

03-23

4094

毕业设计：基于深度学习的指纹识别系统通过使用深度神经网络结构，将指纹图像转化为高维特征向量，并利用该特征向量进行指纹匹配和识别。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。

深度学习、机器学习方向计算机毕业设计题目大全（算法应用实践类）

qiqu的博客

06-05

1万+

手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广，有点科学研究的味道，如果真的去做，还是比较有技术含量的。因为其下一步的应用是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集，收集的收集和整理比较麻烦。另外对自己电脑的要求也比较高。个人建议选择现有算法应用实践类题目，这样可以不用创新于算法模型的优化。而是去探索相关算法模型在某个领域的具体应用问题。这样一来：既研究了该

深度学习丨 2026 届毕业设计选题攻略（附选题清单）

热门推荐

caxiou的博客

11-21

2万+

Hi，大家好，这里是丹成学长，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！学长给大家详细整理了最新的大数据专业相关选题，对选题有任何疑问，都可以问学长哦~学长限时开放开题指导，对开题有任何不明白的，对某项技术或算法不理解的，不知道怎么下手毕设的，都可以问学长，学长会根据你的情况提供帮助，希望能帮助到你。

机器学习_深度学习毕设题目汇总——数据分析_数据挖掘

MetaGrad的博客

02-08

1万+

下面是该类的一些题目：题目基于大数据分析的市场精准描述与预测基于可调Q因子小波变换和迁移学习的脑电数据分析方法研究基于深度学习的烟草近红外光谱数据分析基于自回归模型和机器学习的大气电场数据分析和应用研究基于可视化技术的音乐数据分析平台的研究面向数据分析的探索式服务组合推荐技术研究基于深度学习的神经精神性狼疮早期诊断模型和医疗数据分析研究某区域大电网高压继电保护文本缺陷数据分析及应用研究基于大数据分析的电站锅炉性能预测及优化多线圈电磁加

机器学习_深度学习毕设题目汇总——音乐

MetaGrad的博客

02-09

3045

下面是该类的一些题目：题目前列腺介入手术MRI-US图像融合导航关键技术研究基于MRI的膀胱癌分期及预后判断-计算机辅助诊断模型的应用研究基于内容和语义的音乐检索技术研究与应用基于无造影剂MRI图像的肝癌智能诊断方法研究基于深度卷积神经网络的MRI影像脑肿瘤分割算法研究基于深度学习技术-Faster R-CNN对颈脊髓损伤及颈间盘疾病核磁图像的识别检测数字音乐营销中的推荐系统关键方法与技术钢琴多音估计问题和音乐生成问题的深度学习方法 Hear

深度学习以及机器学习面试常见问题以及答案

全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！

10-14

1061

2）BN的实现：即BN论文中伪代码的步骤（1）计算mini-Batch内m个实例获得的m个激活x求得的均值E(x)并除以求得的方差Var(x)。（2）对某个神经元对应的原始的激活x=WU+B进行减均值除方差操作，此处x为本该进入激活函数的x，式中U为上一层神经元输出，W权重，B偏置。1）BN的作用：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。

【2024计算机专业毕设免费必过选题】计算机科学/软件工程/大数据等专业最新毕设题目总结、24级毕业生必看选题免费详细讲解、题目不同、难度不同、选好题目很关键。

2301_79766712的博客

09-15

7447

5、用户管理：管理员可以管理用户账号，包括添加、编辑、删除和禁用用户账号，确保用户信息的安全和正常运作。管理员模块负责人员管理、商品管理、采购管理、库存管理、订单管理和财务管理，以管理超市的用户、商品、采购、库存、订单和财务信息。功能：分析维度包括空气质量和相关疾病的患病人数、当地地区人数参与人数、男女性别分布、年龄分布、不同区域参与人数及他们的情况，病症词云、身体BMI指数分布、常见症状分布、病史数据等，还包括了对不同地区健康评分情况的地图展示以及近期灵武市居住环境变化等内容最终通过可视化大屏进行展现。

机器学习毕设题目有哪些_供大家参考我的毕设(计算机专业)

weixin_39604189的博客

10-25

1180

企业人事管理系统毕设https://www.zhihu.com/video/1214943526481829888我前几天刚完成的管理系统毕设大家可以看看具体问题不懂的可以私聊我关于这方面的知识可以简单介绍...

机器学习_深度学习毕设题目汇总——场景

MetaGrad的博客

02-04

5460

下面是该类的一些题目：题目场景语义解析理论与方法研究基于RGB-D视频序列的大尺度场景三维语义表面重建技术研究基于图神经网络的场景理解算法研究基于场景理解和深度学习的滞留物识别和异常行为检测方法研究基于深度卷积神经网络的真实场景物体检测算法研究基于深度学习的场景图像文本检测的研究与应用基于深度学习的场景文字检测基于深度学习的无序分拣场景感知技术研究基于深度学习的自然场景图像中文字检测的研究和应用基于深度学习的自然场景文字检测与识别方法

机器学习_深度学习毕设题目汇总——行人

MetaGrad的博客

02-07

4254

下面是该类的一些题目：题目图像中的行人检测关键技术研究基于图像的行人再识别重排序算法研究基于显著区域特征的行人再识别技术研究基于深度学习的行人重识别算法研究基于生物视觉模型的行人识别研究基于自适应排序函数和深度特征学习的行人搜索算法研究复杂场景下的行人重识别关键技术研究多特征融合的行人重识别算法研究及其加速无重叠视域行人再识别关键技术研究智能视频监控中的行人重识别方法研究渐进式行人重识别关键技术研究行人重识别若干问题的研究

机器学习_深度学习毕设题目汇总——纹理

MetaGrad的博客

02-07

1694

机器学习题目

2301_81157346的博客

12-31

816

1.scikit-learn 是目前编程最常用的机器学习库。2.通过降维把数据维度降低为2维或者3维，可以实现数据的可视化。3.教材推荐采用 Anaconda 包管理工具来构建机器学习开发环境。4.对回归问题，标签通常是连续型的。5.我们教材将机器学习系统构建分为了4个阶段，分别是预处理 , 学习 , 评估 , 预测。6.监督学习的训练数据由样本特征和标签组成。7.聚类技术将数据分成有意义的群组。8.对分类问题，标签通常是离散型的。

机器学习_深度学习毕设题目汇总——问答

MetaGrad的博客

02-08

3767

下面是该类的一些题目：题目基于关系建模的视觉问答研究基于注意力机制与高层语义的视觉问答研究基于深度学习的交互式问答技术研究基于深度学习的结构化数据问答方法研究智能视觉问答中关键问题的理论与方法研究社区问答平台上多因素融合的答案选择与问题推荐关键技术研究问答系统中关键技术研究面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究面向知识库问答的自然语言语义特征表示研究面向表格数据的自动问答研究面向问答文本的情感分析关键技术研究一个汽车问

【计算机毕设】基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

fawubio的博客

12-14

3720

今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别🧿。

基于机器学习的毕设

05-15

### 基于机器学习的毕业设计主题及实现方案以下是几个基于机器学习的毕业设计主题及其对应的实现方案： #### 主题 1: 用户行为预测系统此项目旨在利用历史数据来预测用户的未来行为，例如购买商品的可能性或点击广告的概率。可以通过收集用户的历史交互记录并构建特征向量来进行建模。 - 数据预处理阶段涉及清洗和标准化原始数据[^1]。 - 使用逻辑回归、随机森林等传统机器学习方法建立初步模型[^2]。 - 进一步尝试神经网络架构以提升性能，并评估模型效果指标如AUC、F1分数等[^3]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd data = pd.read_csv('user_behavior.csv') X, y = data.drop(columns=['target']), data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) print(model.score(X_test, y_test)) ``` --- #### 主题 2: 图像分类与识别开发一个图像分类器用于区分不同的物体类别（如猫狗分类），或者更复杂的场景理解任务。可以采用卷积神经网络(CNN)完成这一目标。 - 收集大量标注好的图片数据集作为训练素材[^4]。 - 利用迁移学习技术加载预训练权重减少计算成本的同时提高准确性[^1]。 ```python from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) model = Sequential([ base_model, Flatten(), Dense(512, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid')]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` --- #### 主题 3: 文本情感分析工具创建一款能够自动检测社交媒体帖子或其他文本内容情绪倾向的应用程序。这对于品牌监控公众舆论非常有用。 - 对采集到的文字材料执行分词操作以及去除停用词等自然语言处理步骤[^2]。 - 应用朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)算法测试基础版本的表现情况[^3]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB vectorizer = CountVectorizer(stop_words="english") texts = ["I love this product", "It is terrible"] vectors = vectorizer.fit_transform(texts).toarray() nb_classifier = MultinomialNB().fit(vectors[:-1], ['positive','negative']) prediction = nb_classifier.predict([vectors[-1]]) print(prediction) ``` --- #### 主题 4: 推荐系统的设计与实施类似于引用提到过的酒店评论分析案例，也可以针对电影、音乐等领域打造个性化推荐引擎。 - 整理好物品清单连同它们的相关属性形成矩阵表结构形式输入给协同过滤机制运行求解相似度得分值列表[^1]。 - 结合深度学习框架搭建端到端解决方案从而增强整体表现力[^3]。 ```python import numpy as np from scipy.sparse.linalg import svds ratings_matrix = np.random.rand(100, 100)*5 U, sigma, Vt = svds(ratings_matrix, k=50) sigma = np.diag(sigma) predicted_ratings = U @ sigma @ Vt ``` ---

机器学习_深度学习毕设题目汇总

机器学习深度学习毕设题目汇总目录

1 计算机视觉（CV）

2 数据挖掘(DATA)

3 医学(MED)

4 自然语言处理（NLP）

5 音频(SOUND)

2 条评论