案例介绍
比较传统机器学习图像分类方法和基于深度学习的分类 方法，针对花卉识别的具体问题，结合相关理论分析优劣后，选择使用深度学 习模型进行花卉种类分类。参照经典网络模型结构，设计了多分支的分类模型 结构，并解释说明此模型的各个模块的具体功能。多轮训练达到不错的分类效 果后，统计分类指标并进行成果对比。 在系统的分类功能实现完毕后，对系统应用界面进行了开发制作，使得整 个系统拥有较美观的交互界面。系统功能的实现依靠 Flask 搭建服务器与安卓 端进行交互，使得基于深度学习的花卉识别系统最终呈现为安卓软件--“趣识 花卉”。在整个系统设计编码完成之后进行测试，结果显示系统功能完善，对 于花卉种类的识别性能相较于经典网络而言有良好的提升。
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