"基于卷积神经网络的植物图像识别APP开发——“植鉴”"
本篇论文介绍了基于卷积神经网络的植物图像识别APP的开发过程,旨在实现植物图像的自动识别,以便人们更好地了解植物的信息。该APP使用了TensorFlow框架和Inception-v3网络模型,对植物图像进行识别和分析,并提供了植物知识问答分享平台和旅游景点推荐功能等。
知识点:
1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):一种深度学习算法,常用于图像识别和分析。
2. Inception-v3网络模型:一种经典的卷积神经网络模型,由Google开发,广泛应用于图像识别领域。
3. TensorFlow框架:一个开源的深度学习框架,由Google开发,提供了灵活的计算环境和加速模型训练速度的能力。
4. 深度学习(Deep Learning):一种机器学习方法,包含多级非线性变换的层级机器学习方法,常用于图像识别、语音识别等领域。
5. 图像识别(Image Recognition):一种计算机视觉技术,旨在识别和分类图像中的对象或场景。
6. 机器学习(Machine Learning):一种人工智能技术,旨在使计算机自主学习和改进。
7. GPU加速(GPU Acceleration):使用Graphics Processing Unit(GPU)加速模型训练和计算速度的技术。
8. Plant Image Recognition:一种植物图像识别技术,旨在识别和分类植物图像。
9. APP开发(APP Development):一种软件开发技术,旨在开发移动应用程序。
10. 智能植物图像识别系统(Intelligent Plant Image Recognition System):一种基于卷积神经网络的植物图像识别系统,旨在实现植物图像的自动识别和分析。
本篇论文介绍了基于卷积神经网络的植物图像识别APP的开发过程,旨在实现植物图像的自动识别,以便人们更好地了解植物的信息。该APP使用了TensorFlow框架和Inception-v3网络模型,对植物图像进行识别和分析,并提供了植物知识问答分享平台和旅游景点推荐功能等。