深度学习在园林植物学教学中的应用

扫码查看

原文链接

国家科技期刊平台
NETL
NSTL
万方数据
维普

中文摘要：采用深度学习算法实现植物图片的自动识别,并将该算法嵌入手机APP,应用到园林植物学教学中,辅助教师的教学工作和学生课后的自主学习活动.算法中数据采集与标记采用园林植物专家筛选和标记,数据处理采用随机增强算法避免过拟合,卷积神经网络采用MobileNet以适用于移动终端,损失函数采用正例损失和负例损失,参数优化采用Adam算法.最终训练结果达到90％以上的精度,满足实用需要,达到优化园林植物学课程的课堂与课后教学活动的效果,有效地解决植物识别在种类数量、准确度和速度上的难点.

外文标题：Application of Deep Learning in the Teaching of Horticulture and Forestry Botany

作者：

路海兰

展开 >

作者单位：

钟山职业技术学院,江苏南京210049

关键词：

深度学习卷积神经网络园林植物学植物识别教学辅助

出版年：

2020

DOI：

10.3969/j.issn.0517-6611.2020.24.066