基于ResNet 神经网络的花卉图像分类研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：本研究基于计算机视觉和深度学习技术，提出了一种高效、准确的花卉图像识别与分类方法，采用基于残差网络（ResNet）的ResNet50卷积神经网络模型。相较于传统的人工识别方式，该方法显著提高了识别速度与准确性，同时降低了成本。实验验证表明，ResNet50模型在花卉识别和分类任务中表现出卓越性能：验证集准确率达82.771%，Kappa系数为0.825，表明该方法具有出色的一致性和相对于随机性的显著改进。（剩余4926字）

试读结束

目录
monitor