最近的研究表明，在图像修复问题中建立远程相互作用模型具有很高的重要性。为了实现这一目标，现有的方法要么利用古老的数字图像处理技术，要么利用单一且简单的CNN结构。但是，这些技术对于低分辨率下的复杂图像显然力不从心。本课题提出了一种新的基于对砍生成网络GAN与Transformer相融合的图像修复模型，该模型能够有效修复各个分辨率下的复杂图像。总体来说，本课题设计了一个面向对抗生成网络GAN的深度学

本项目利用深度学习（卷积神经网络）设计了一个基于深度学习的车牌检测识别系统，非常适合作为本科毕业论文的研究课题。该系统提供两种检测方式：一种是对上传的图片进行车牌检测识别，另一种是通过视频流自动识别车牌和车牌信息。只需提供包含车牌的图片（无论位置或角度如何），系统即可标记图片中的车牌位置并输出车牌号码。如果你有摄像头，可以通过训练好的模型调用摄像头进行动态车牌监测，或者将.mp4格式的视频文件输入

在图像获取和传输过程中，往往伴随着各种形式的损坏，降低了图像质量和对图像信息的准确解释，一些老照片因为保存不当也会变得存在污渍或者破损缺失。图像修复技术主要用来修复日常生活中被噪声污染或者人为破坏的破损图像，也可应用于替换图像中的小区域或者瑕疵。目前，图像修复工作仍然由经验丰富的图像修复师来完成，让图像修复借助深度学习算法实现自动化日趋成为该领域的发展方向。本课题基于深度学习算法和图像处理技术，设

在图像获取和传输过程中，往往伴随着各种形式的损坏，降低了图像质量和对图像信息的准确解释，一些老照片因为保存不当也会变得存在污渍或者破损缺失。图像修复技术主要用来修复日常生活中被噪声污染或者人为破坏的破损图像，也可应用于替换图像中的小区域或者瑕疵。目前，图像修复工作仍然由经验丰富的图像修复师来完成，让图像修复借助深度学习算法实现自动化日趋成为该领域的发展方向。本课题基于深度学习算法和图像处理技术，设

图像分割是计算机视觉中的一项关键技术，其研究背景涵盖了多个应用领域。在医学影像分析中，图像分割用于自动提取解剖结构、病灶区域以及其他重要特征，从而辅助医生进行诊断和治疗规划。例如，在MRI和CT图像中，精确的器官或肿瘤分割能够帮助确定病变位置、体积和发展趋势，从而提高治疗效果。此外，在自动驾驶领域，图像分割技术用于实时识别道路、车辆、行人等关键元素，确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。在卫星遥感领域

计算机毕业设计--基于机器学习/深度学习的目标检测模型/系统。用于本科毕业时涉及深度学习、机器学习的毕业设计，可以检测任何你想检测的东西，只需要准备好图片数据集，就可以训练自己的目标检测模型，任何一台电脑都可以使用，可以通过摄像头动态使用，也可以检测单张图片，也可以检测一整个视频内容

计算机毕业设计--基于机器学习/深度学习的目标检测模型/系统。用于本科毕业时涉及深度学习、机器学习的毕业设计，可以检测任何你想检测的东西，只需要准备好图片数据集，就可以训练自己的目标检测模型，任何一台电脑都可以使用，可以通过摄像头动态使用，也可以检测单张图片，也可以检测一整个视频内容

图像上色是一个具有挑战性的问题，因为它涉及到多模态不确定性和高度的不确定性。直接训练深度神经网络通常会导致语义色彩错误和低色彩丰富度。尽管基于变压器的方法可以提供更好的结果，但它们通常依赖于手动设计的先验，具有较差的泛化能力，并引入颜色流动效应。为了解决这些问题，本课题设计了一种使用改进的双GAN解码器进行图像着色的端到端方法。本课题的方法包括一个像素解码器和一个基于查询的颜色解码器。前者恢复空间

车道是智能汽车视觉导航系统的关键。车道自然是一个具有高级语义的交通标志，但它具有特定的局部模式，需要详细的底层特征才能准确定位。使用不同的特征级别对于准确的车道检测非常重要，但目前还没有得到充分的研究。在这份项目中，使用CNN跨层细化算法构建网络，旨在充分利用车道检测中的高层和低层特征。模型对车道进行检测的过程中，首先检测具有高级语义特征的车道，然后根据低级特征进行细化。通过这种方式，模型可以利用

本项目利用深度学习（卷积神经网络）设计了一个基于深度学习的车牌检测识别系统，非常适合作为本科毕业论文的研究课题。该系统提供两种检测方式：一种是对上传的图片进行车牌检测识别，另一种是通过视频流自动识别车牌和车牌信息。只需提供包含车牌的图片（无论位置或角度如何），系统即可标记图片中的车牌位置并输出车牌号码。如果你有摄像头，可以通过训练好的模型调用摄像头进行动态车牌监测，或者将.mp4格式的视频文件输入