目录 项目1AI作曲 1.1总体设计 1.1.1整体框架 1.1.2系统流程 1.2运行环境 1.2.1Python环境 1.2.2虚拟机环境 1.2.3TensorFlow环境 1.2.4Python类库 1.3模块实现 1.3.1数据准备 1.3.2信息提取 1.3.3模型构建 1.3.4模型训练及保存 1.3.5音乐模块 1.4系统测试 1.4.1训练过程 1.4.2测试效果 项目2语音识别 2.1总体设计 2.1.1整体框架 2.1.2系统流程 2.2运行环境 2.2.1Python环境 2.2.2PyCharm环境 2.2.3PyTorch环境 2.2.4CUDA和cuDNN环境 2.2.5网页端配置环境 2.3模块实现 2.3.1数据准备 2.3.2模型构建 2.3.3模型训练及保存 2.3.4模型应用 2.4系统测试 2.4.1训练准确率 2.4.2测试效果 项目3人像分割 3.1总体设计 3.1.1整体框架 3.1.2系统流程 3.2运行环境 3.2.1Python环境 3.2.2PyTorch环境 3.2.3PyQt5配置 3.3模块实现 3.3.1数据准备 3.3.2模型构建 3.3.3模型训练 3.3.4模型保存 3.3.5模型测试 3.3.6模型运行 3.4系统测试 3.4.1训练准确率 3.4.2测试效果 项目4车辆信息识别 4.1总体设计 4.1.1整体框架 4.1.2系统流程 4.2运行环境 4.3模块实现 4.3.1车牌字符分割 4.3.2训练数据 4.3.3车牌字符识别 4.4系统测试 项目5骨架识别与肢体定位 5.1总体设计 5.1.1整体框架 5.1.2系统流程 5.2运行环境 5.2.1Python环境 5.2.2Openpose环境 5.2.3PyQt6环境 5.3模块实现 5.3.1静态识别 5.3.2动态识别 5.3.3模块展示 5.4系统测试 项目6生成古诗与歌词 6.1总体设计 6.1.1整体框架 6.1.2系统流程 6.2运行环境 6.2.1Python环境 6.2.2TensorFlow环境 6.2.3PyCharm环境 6.3模块实现 6.3.1数据准备 6.3.2模型构建 6.3.3模型训练及保存 6.3.4使用模型生成古诗 6.3.5产生藏头诗 6.3.6用词云展示生成的古诗 6.4歌词生成 6.4.1数据准备 6.4.2模型构建 6.4.3模型训练及保存 6.4.4生成歌词 6.5系统测试 6.5.1生成古诗和藏头诗 6.5.2生成歌词 项目7车牌分割与识别 7.1总体设计 7.1.1整体框架 7.1.2系统流程 7.2运行环境 7.3模块实现 7.3.1模型训练 7.3.2模型预测 7.3.3模型展示 7.4系统测试 项目8音乐源分离 8.1总体设计 8.1.1整体框架 8.1.2系统流程 8.2运行环境 8.2.1Python环境 8.2.2训练环境 8.2.3网页端环境 8.3模块实现 8.3.1数据准备 8.3.2模型训练 8.3.3模型调用及音源分离 8.3.4前端交互 8.4系统测试 8.4.1模型训练效果 8.4.2音频分离效果 8.4.3前端交互效果 项目9宠物识别 9.1总体设计 9.1.1整体框架 9.1.2系统流程 9.2运行环境 9.2.1Python环境 9.2.2TensorFlow环境 9.2.3网页端环境 9.3模块实现 9.3.1数据准备 9.3.2模型构建 9.3.3模型训练 9.3.4模型保存 9.3.5模型应用 9.4系统测试 9.4.1训练准确率 9.4.2测试效果 项目10人脸口罩辨别 10.1总体设计 10.1.1整体框架 10.1.2系统流程 10.2运行环境 10.2.1Python环境 10.2.2PyTorch环境 10.2.3Android环境 10.3模块实现 10.3.1数据准备 10.3.2模型构建 10.3.3模型训练 10.3.4模型保存 10.3.5模型应用 10.4系统测试 10.4.1训练准确率 10.4.2测试效果 项目11图像风格迁移 11.1总体设计 11.1.1整体框架 11.1.2系统流程 11.2运行环境 11.2.1Python环境 11.2.2TensorFlow环境 11.2.3Android环境 11.3模块实现 11.3.1数据准备 11.3.2模型构建 11.3.3模型训练 11.3.4模型评估 11.3.5模型保存 11.3.6模型应用 11.4系统测试 11.4.1损失函数变化趋势 11.4.2模型运行 11.4.3测试效果 项目12目标检测网页应用 12.1总体设计 12.1.1整体框架 12.1.2系统流程 12.2运行环境 12.2.1Python环境 12.2.2PyTorch环境 12.2.3网络环境 12.3模块实现 12.3.1数据准备 12.3.2模型构建 12.3.3模型训练 12.4系统测试 12.4.1训练结果 12.4.2测试效果 项目13图像隐写 13.1总体设计 13.1.1整体框架 13.1.2系统流程 13.2运行环境 13.3模块实现 13.3.1数据准备 13.3.2模型实现 13.3.3模型训练及评估 13.3.4模型保存 13.4系统测试 13.4.1训练准确率 13.4.2测试效果 项目14图像检索 14.1总体设计 14.1.1整体框架 14.1.2系统流程 14.2运行环境 14.2.1Python环境 14.2.2TensorFlow环境 14.3模块实现 14.3.1数据准备 14.3.2模型初始化及移植 14.3.3数字图像处理 14.4系统测试 项目15人脸口罩检测 15.1总体设计 15.1.1整体框架 15.1.2系统流程 15.2运行环境 15.2.1Python环境 15.2.2PyTorch环境 15.2.3微信小程序 15.3模块实现 15.3.1数据准备 15.3.2模型训练 15.3.3服务器端部署 15.3.4移动端应用 15.4系统测试 15.4.1训练准确率 15.4.2模型推理测试 项目16生活垃圾识别 16.1总体设计 16.1.1整体框架 16.1.2系统流程 16.2运行环境 16.2.1Python环境 16.2.2PyTorch环境 16.2.3网页端 16.3模块实现 16.3.1数据准备 16.3.2模型构建 16.3.3模型训练 16.3.4模型保存 16.4系统测试 16.4.1训练准确率 16.4.2测试效果 项目17动态交通手势识别的车辆控制 17.1总体设计 17.1.1整体框架 17.1.2系统流程 17.2运行环境 17.2.1Python环境 17.2.2TensorFlow环境 17.2.3Arduino环境 17.3模块实现 17.3.1数据准备 17.3.2导入模型并编译 17.3.3模型训练及评估 17.3.4训练结果 17.3.5通信模块 17.3.6蓝牙模块 17.4系统测试 项目18物体识别 18.1总体设计 18.1.1整体框架 18.1.2系统流程 18.2运行环境 18.2.1Python环境 18.2.2PyTorch环境 18.2.3网页端环境 18.3模块实现 18.3.1数据准备 18.3.2模型构建 18.3.3模型训练 18.3.4模型保存 18.3.5模型应用 18.4系统测试 18.4.1训练准确率 18.4.2测试效果 项目19人体识别 19.1总体设计 19.1.1整体框架 19.1.2系统流程 19.2运行环境 19.2.1Python 环境 19.2.2StreamYOLO 环境 19.2.3CUDA环境 19.2.4Qt 相关安装 19.3模块实现 19.3.1数据准备 19.3.2模型训练 19.3.3模型应用 19.4系统测试 项目20垃圾分类 20.1总体设计 20.1.1整体框架 20.1.2系统流程 20.2运行环境 20.2.1Python环境 20.2.2TensorFlow环境 20.2.3PyQt5环境 20.3模块实现 20.3.1数据准备 20.3.2模型构建 20.3.3模型训练 20.3.4模型应用 20.4系统测试 项目21垃圾邮件识别 21.1总体设计 21.1.1整体框架 21.1.2系统流程 21.2运行环境 21.2.1Python环境 21.2.2Flask 环境 21.3模块实现 21.3.1数据准备 21.3.2朴素贝叶斯算法 21.3.3词划分 21.3.4贝叶斯垃圾邮件分类自动化处理 21.3.5训练效果展示 21.4系统测试 项目22宿舍门禁系统 22.1总体设计 22.1.1整体框架 22.1.2系统流程 22.2运行环境 22.2.1Python环境 22.2.2网页端 22.3模块实现 22.3.1数据准备 22.3.2模型构建 22.3.3模型训练 22.3.4模型应用 22.3.5模型运行 22.4系统测试 项目23人数检测 23.1总体设计 23.1.1整体框架 23.1.2系统流程 23.2运行环境 23.2.1Python环境 23.2.2其他安装包 23.3模块实现 23.3.1数据准备 23.3.2模型构建 23.3.3模型训练 23.3.4模型保存 23.3.5模型应用 23.4系统测试 23.4.1训练准确率 23.4.2测试效果 项目24医疗诊断 24.1总体设计 24.1.1整体框架 24.1.2系统流程 24.2运行环境 24.2.1Python环境 24.2.2Sklearn环境 24.2.3网页端 24.3模块实现 24.3.1数据准备 24.3.2模型构建 24.3.3数据集划分及模型训练 24.3.4模型选择 24.3.5模型保存 24.3.6模型应用 24.4系统测试 24.4.1训练准确率 24.4.2测试效果 项目25水果识别 25.1总体设计 25.1.1整体框架 25.1.2系统流程 25.2运行环境 25.2.1Python环境 25.2.2TensorFlow环境 25.2.3PyQt5环境 25.3模块实现 25.3.1模型构建及训练 25.3.2模型测试 25.3.3图形化界面 25.4系统测试 25.4.1测试准确率 25.4.2测试效果 项目26表情识别 26.1总体设计 26.1.1整体框架 26.1.2系统流程 26.2运行环境 26.3模块实现 26.3.1数据准备 26.3.2模型构建 26.3.3模型训练 26.3.4前端展示 26.4系统测试 26.4.1训练准确率 26.4.2测试效果 项目27生成图像字幕 27.1总体设计 27.1.1整体框架 27.1.2系统流程 27.2运行环境 27.2.1Python环境 27.2.2PyTorch环境 27.2.3网页端环境 27.3模块实现 27.3.1数据准备 27.3.2数据预处理 27.3.3数据读取 27.3.4模型构建 27.3.5模型保存 27.3.6模型应用 27.4系统测试 项目28验证码的生成和识别 28.1总体设计 28.1.1整体框架 28.1.2系统流程 28.2运行环境 28.2.1Python环境 28.2.2TensorFlow环境 28.2.3Android环境/网页端/鸿蒙/iOS 28.3模块实现 28.3.1数据准备 28.3.2模型构建 28.3.3模型训练 28.3.4模型保存 28.3.5模型应用 28.4系统测试 28.4.1训练准确率 28.4.2测试效果 项目29中文语音输入法 29.1总体设计 29.1.1整体框架 29.1.2系统流程 29.2运行环境 29.2.1Python环境 29.2.2TensorFlow环境 29.2.3其他依赖库 29.3模块实现 29.3.1数据准备 29.3.2模型构建 29.3.3模型训练及验证 29.3.4模型应用 29.4系统测试 29.4.1训练准确率 29.4.2测试效果 项目30狗种类识别 30.1总体设计 30.1.1整体框架 30.1.2系统流程 30.2运行环境 30.2.1Python环境 30.2.2PyTorch环境 30.2.3Android环境 30.3模块实现 30.3.1数据准备 30.3.2模型构建 30.3.3模型训练 30.3.4模型保存 30.3.5模型应用 30.3.6模型运行 30.4系统测试 30.4.1训练准确率 30.4.2测试效果