《表3 多线索模型和混合识别模型准确率对比》

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《多线索植物种类识别》

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传统的植物识别，是将一个种类的植物图像包括花、果和叶等，直接训练一个神经网络，并用类似的植物图像测试模型性能。为了证明本文提出的多线索模型的性能，优于同种模型的传统识别方法，将多线索模型的结果与全部植物图像混合识别结果进行对比。主体模型均采用Google Net模型，采用的数据处理方式和模型参数训练方式为表2中得出的最好的组合方式，训练和测试的MiniBatch设置为16，Epoch设置为10。实验结果对比见表3。