对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计，以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具：
制作步骤：
- 数据收集：收集大量包含草莓的图像数据，并对其进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。
- 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作，以提高数据质量和模型的泛化能力。
- 选择模型架构：可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型，如 Faster R-CNN、YOLO 等。
- 训练模型：使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。
- 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等指标。
- 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。
可能用到的 AI 工具：
- TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的模型构建和训练工具。
- PyTorch：另一个流行的深度学习框架，具有灵活的编程接口和强大的计算能力。
- OpenCV：用于图像处理和数据预处理。
- LabelImg：用于图像数据的标注。
希望以上内容对您有所帮助，祝您毕业设计顺利！