《表2 不同叶片识别模型识别率与标准差Tab.2 Recognition rate of different identification model》

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《基于双路卷积神经网络的植物叶片识别模型》

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为了验证模型的有效性，分别选取Top-1、Top-3参数进行分析，其中Top-1为识别结果中最高植物叶片种类为正确植物叶片的概率，Top-3为前3种植物叶片种类中包含正确植物叶片的概率。双路卷积神经网络在单一背景叶片和复杂背景信息叶片图像下，Top-1识别率分别提升到99.28%和97.31%，Top-3识别率达到99.97%和99.74%。为了验证双路网络模型的优越性，用基于单路卷积神经网络的识别模型、基于多尺度距离矩阵加SVM的识别模型、基于曲率直方图加SVM的识别模型对植物叶片的识别结果进行了对比分析（表2）。