卷积神经网络毕业设计

### 卷积神经网络毕业设计示例

#### 行人车辆识别系统的构建
行人车辆识别系统利用卷积神经网络（CNN）来实现图像分类任务。该系统的设计不仅涉及硬件的选择，还包括软件层面的开发工作。CNN 结构通常由多个卷积层、激活函数、池化层和全连接层构成[^2]。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(512, activation='relu'),
    Dense(2, activation='softmax')  # 输出两个类别：行人或车辆
])

上述代码展示了如何创建一个简单的 CNN 模型来进行二分类任务——区分行人与车辆。每一层都经过精心挑选以适应特定的应用场景需求。

#### 基于迁移学习的猫狗分类项目
对于资源有限的情况，可以考虑使用预训练模型进行微调。这种方法允许快速建立有效的分类器而不必从头开始训练大型数据集上的新模型。通过加载预先训练好的权重并仅修改最后一部分网络结构即可完成定制化改造[^1]。

from keras.applications.resnet50 import ResNet50
base_model = ResNet50(weights="imagenet", include_top=False)

for layer in base_model.layers[:]:
    layer.trainable = False
    
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)  # 猫和狗两类

final_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

这段脚本说明了怎样借助现有的深度学习框架轻松搭建起一套针对宠物图片自动辨别的解决方案。

#### 应用 YOLOv5 实现垃圾分类智能识别
为了应对更加复杂的现实世界挑战，如多目标同时存在的情形，则可选用专门为此目的打造的目标检测工具包之一—YOLOv5。其优势在于实时性强以及易于部署至边缘设备上运行。下面给出一段 Python 代码片段用于初始化并调整好准备投入使用的垃圾分拣 AI 平台[^3]：

import torch

# 下载官方发布的 yolov5 版本
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 

# 导入必要的模块并将默认设置改为适配当前项目的参数
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='./best.pt')
model.conf = 0.7  # 设置置信度阈值
model.iou = 0.45  # NMS IOU 阈值

以上三个案例分别代表不同类型的计算机视觉应用领域内运用卷积神经网络技术解决实际问题的成功范例。希望这些例子能给即将开展相关研究工作的同学带来启发。