深度学习目标检测算法应用及源码分享【毕业设计成果】

随着深度学习，尤其是卷积神经网络的迅猛发展，目标检测算法在各个领域得到广泛应用，从人脸识别到工业产品流水线检测。本文旨在分享基于目标检测算法的xxx检测系统的毕业设计成果，并提供相应源码。源码已上传至平台，供感兴趣的用户学习和使用。训练该模型仅需8小时，可在RTX4090上完成。用户只需提供欲检测的物品，即可获得可调用的目标检测模型。通过调用该模型，电脑即可实现自动识别目标的功能。若用户配备摄像头，可通过训练的模型实现动态监测，例如检测人员经过、是否有狗或猫咪路过等情况。此外，模型还支持对单张图片和以.mp4结尾的视频进行检测，返回标记有框框的图片或视频。值得注意的是，为了训练该代码，建议用户使用独立显卡，不建议在没有显卡的电脑上进行CPU训练，因为CPU训练速度仅为显卡的1/100，通过RTX4090训练仅需8小时，而通过CPU估计需要一两周。