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植物識(shí)別領(lǐng)域的研究包括單一背景和自然環(huán)境植物圖像識(shí)別，由于背景噪聲的存在，自然環(huán)境植物圖像識(shí)別難度更大。針對(duì)如何降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的權(quán)重大小、如何改善過(guò)擬合、如何提高模型對(duì)自然環(huán)境植物的識(shí)別率和泛化能力的問(wèn)題，提出科優(yōu)先（FP）的植物識(shí)別方法。與輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNet模型結(jié)合，利用遷移學(xué)習(xí)的方法，建立基于MobileNet的科優(yōu)先（ FP-MobileNet）植物識(shí)別模型。單純使用MobileNet模型在單一背景植物數(shù)據(jù)集flavia上獲得了99.8%的識(shí)別率;對(duì)于更具挑戰(zhàn)的自然環(huán)境花卉數(shù)據(jù)集flower102， 在訓(xùn)練集樣本數(shù)量大于測(cè)試集時(shí)FP-MobileNet獲得了99. 56%識(shí)別率，在訓(xùn)練集樣本數(shù)量小于測(cè)試集時(shí)FP-MobileNet 仍獲得了95. 56%的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種數(shù)據(jù)集劃分方案下FP-MobileNet 的識(shí)別率均高于單純的MobileNet 模型;并且FP-MobileNet模型在獲得較高識(shí)別率的同時(shí)，權(quán)重僅占13，7 MB，兼顧了精度和延遲，適合推廣到需要輕量模型的移動(dòng)設(shè)備。
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