深度学习毕业设计附源码

### 寻找带有源码的深度学习毕业设计项目

对于希望找到带源码的深度学习毕业设计项目的同学来说，GitHub是一个非常有价值的资源库。这里不仅有丰富的开源项目可以供参考和学习，还有许多完整的解决方案可以直接应用于实际问题中。

#### 基于对抗生成式网络GAN的照片上色算法模型
一种具体的实例是基于对抗生成式网络(GAN)的老照片上色技术[^3]。此项目旨在通过构建卷积神经网络来恢复黑白图像的颜色信息，并利用判别器提高生成彩色图像的质量。该项目提供了详细的文档说明以及完整的代码实现，非常适合作为计算机视觉方向的研究课题。

#### Python环境下的人脸识别系统开发
另一个值得推荐的方向是在Python环境中搭建人脸识别应用。这类任务通常依赖于预训练的基础特征提取器（如VGGFace, FaceNet等），并在此基础上加入自定义分类层完成特定场景下的身份验证工作。整个过程涉及到了解基本原理、准备数据集、编写训练脚本等多个环节，在实践中能够全面锻炼编程能力和理论素养[^1]。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

def load_model():
    model = models.resnet50(pretrained=True)
    # 加载本地保存的最佳权重参数路径
    checkpoint_path = 'path_to_your_best_checkpoint.pth'
    state_dict = torch.load(checkpoint_path,map_location=torch.device('cpu'))
    model.load_state_dict(state_dict['model'])
    return model.eval()

transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
])

image = Image.open("test_image.jpg").convert('RGB')
input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():    
    output = load_model()(input_tensor)
print(output.argmax().item())

上述例子展示了如何加载一个已经过良好调优的目标检测/分类模型，并对其进行推理操作；当然这只是一个简化版示例，真实情况下还需要考虑更多细节比如GPU加速支持、多类别预测等等[^4]。