深度学习图像识别（算法类）小白毕设选题

深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，作为小白的毕设选题，你可以考虑以下几个方向：

1. **卷积神经网络(CNN)基础应用**：可以从经典模型如LeNet、VGG、ResNet等入手，研究它们的架构和在图像分类任务中的性能提升。

2. **迁移学习**：利用预训练的大型模型（如ImageNet上训练过的模型），如MobileNet、Inception或EfficientNet，在特定领域进行微调，比如人脸识别或物体检测。

3. **目标检测**：可以选择YOLO、Faster R-CNN或Mask R-CNN等技术，实现对图片中目标物体的定位和识别。

4. **图像风格转换**：探索如何通过深度学习将一种图像风格转移到另一种图像上，可以尝试使用StyleGAN。

5. **情感分析或内容理解**：针对图像进行文本描述生成，或是根据图像内容进行情感判断。

6. **数据增强与正则化**：研究如何通过数据增强提高模型的泛化能力，以及Dropout、Batch Normalization等策略对防止过拟合的作用。

记得在选题时明确问题背景，结合实际应用场景，并选择适合你技能水平和技术栈的内容。同时，别忘了设计清晰的实验流程，收集足够标注的数据集并评估模型性能。