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深度学习是当前计算机领域研究的热门,为探索其应用的广泛性和实用性,文章采用深度残差网络ResNet-50模型,对绿萝三种不同生长状态进行识别分类。通过构建残差单元模块来实现恒等映射层,根据ResNet-50模型的网络结构,以PyTorch框架来搭建网络模型,采用RAdam优化器加快模型收敛速度提高收敛质量。最终实现绿萝状态识别的平均正确率在97%以上,识别精度较高,识别效果良好。研究结果对于绿萝养殖行业和其他绿植养护工作有辅助价值。