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植物識別領域的研究包括單一背景和自然環境植物圖像識別，由于背景噪聲的存在，自然環境植物圖像識別難度更大。針對如何降低卷積神經網絡（CNN）的權重大小、如何改善過擬合、如何提高模型對自然環境植物的識別率和泛化能力的問題，提出科優先（FP）的植物識別方法。與輕量卷積神經網絡MobileNet模型結合，利用遷移學習的方法，建立基于MobileNet的科優先（ FP-MobileNet）植物識別模型。單純使用MobileNet模型在單一背景植物數據集flavia上獲得了99.8%的識別率;對于更具挑戰的自然環境花卉數據集flower102， 在訓練集樣本數量大于測試集時FP-MobileNet獲得了99. 56%識別率，在訓練集樣本數量小于測試集時FP-MobileNet 仍獲得了95. 56%的識別率。實驗結果表明，兩種數據集劃分方案下FP-MobileNet 的識別率均高于單純的MobileNet 模型;并且FP-MobileNet模型在獲得較高識別率的同時，權重僅占13，7 MB，兼顧了精度和延遲，適合推廣到需要輕量模型的移動設備。
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