【摘 要】
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目前我国关于花卉分类识别技术已较为成熟,但由于类间相似性较高,花卉特征较难提取,对于同种不同类的相似花卉仍存在识别率较低的问题,因此提出使用卷积神经网络(CNN)中4类深度学习网络SqueezeNet、ResNet、InceptionV3及DenseNet的训练模型,搭建了对4种相似月季进行识别的花朵识别客户端,并对识别结果进行比较,筛选出最优模型,同时运用GPU对训练过程以及识别过程进行加速。对实验过程产生的数据进行统计对比后得出Inception V3网络训练后得到的模型较其余3种网络而言识别率最高且
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金(2019SG04)资助。
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目前我国关于花卉分类识别技术已较为成熟,但由于类间相似性较高,花卉特征较难提取,对于同种不同类的相似花卉仍存在识别率较低的问题,因此提出使用卷积神经网络(CNN)中4类深度学习网络SqueezeNet、ResNet、InceptionV3及DenseNet的训练模型,搭建了对4种相似月季进行识别的花朵识别客户端,并对识别结果进行比较,筛选出最优模型,同时运用GPU对训练过程以及识别过程进行加速。对实验过程产生的数据进行统计对比后得出Inception V3网络训练后得到的模型较其余3种网络而言识别率最高且
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