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公开(公告)号：CN117274684A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311191283.8
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F8/38 , G06F8/41 , G06F8/60
Abstract: 本发明公开了花卉识别及其AI实现方法，包括：获取花卉数据集，对花卉数据集进行预处理；选取预训练网络和相应训练参数，利用预处理后的花卉数据集对预训练网络进行训练，将训练好的预训练网络作为花卉分类模型；将花卉分类模型转换为适用于移动端的格式模型文件；将格式模型文件导入移动端进行应用设计，在移动端生成安装包文件，在移动端实现基于深度学习的花卉分类。本发明首先使用迁移学习技术，该技术可以利用现有大规模数据集训练出好的深度学习模型，在特定分类任务上进行微调，从而提高分类的准确率。其次，本发明对花卉分类模型进行优化和压缩，平滑迁移于移动端，解决了移动设备计算能力和存储容量不足等问题。
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