基于SSD-MobileNet V1深度学习算法的药用植物叶片识别方法

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长期以来药用植物的鉴定主要依靠人工和经验,为协助中药资源研究人员、植物资源研究人员更准确地完成植物鉴别,数字图像模式识别技术可以加以应用。本研究基于SSD-MobileNet V1深度学习算法对需要查询的药用植物照片进行相似性检索,对比药用植物叶片进行药用植物的识别与鉴定。结果表明,当阈值为0.5时,精确率及召回率均可达96.0%,为该深度学习模型的最佳值。在此条件下,训练集的学习准确率各标签均为100%;识别检验结果显示,5种药用植物共100张不同叶片照片的识别正确率可以达到100%。说明基于SS
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