基于迁移学习与知识蒸馏的珍稀濒危植物叶片识别方法.pdfVIP

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2023-06-21 发布于四川
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基于迁移学习与知识蒸馏的珍稀濒危植物叶片识别方法.pdf

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本发明提出了基于迁移学习与知识蒸馏的珍稀濒危植物叶片识别方法。首先对珍稀濒危植物叶片数据集进行扩充，然后替换已训练好的AlexNet和VGG16模型的最后一层全连接层进行迁移学习，达到了较高珍稀濒危植物叶片图像的识别准确率，最后，使用知识蒸馏，将AlexNet和VGG16模型的知识迁移到轻量级模型中。实施结果表明，相比其他方法，本文方法训练的轻量级珍稀濒危植物叶片识别模型，不但具有珍稀濒危植物叶片识别的高准确度，同时减少了识别模型的复杂度。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361589 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110618280.2 (22)申请日 2021.06.01 (71)申请人杨晶晶地址 075