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本文对如何将深度学习方法应用于菊花品种识别进行了探讨。研究人员提出了基于VGG16和ResNet50两种网络的菊花深度学习模型，植物表型资讯介绍如下：
品种识别是花卉生产、研究和产业化的基础工作。中国菊花具有极高的观赏价值和丰富的文化底蕴，堪称一大奇迹。然而，复杂的花序结构、小花类型和众多品种阻碍了菊花品种的识别。
数据集A(A)和B(B)的样本图像
DCNN框架
本文对如何将深度学习方法应用于菊花品种识别进行了探讨。研究人员提出了基于VGG16和ResNet50两种网络的菊花深度学习模型。首先收集了包含103个品种的14,000张图像的数据集A和包含不同年份的197张图像的数据集B。数据集A用于训练网络并确定校准精度(Top-5比率高于98％)，数据集B用于评估模型泛化性能(Top-5比率高于78％)。接着，利用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)可视化和特征聚类分析，探讨深度学习模型如何识别菊花品种。结果显示，将深度学习方法应用到品种识别中，具有识别性能强、速度快等优点，是园艺学的一大突破。另外本文也指出花序边缘区域，盘状小花区域，花序颜色和花序形状很可能是模型决策过程中的关键因素，也是人类决策的关键。
VGG16模型识别
top5识别结果
来源：
Liu Z, Wang J, Tian Y and Dai S. Deep learning for image-based large-flowered chrysanthemum cultivar recognition. Plant Methods. https://doi.org/10.1186/s13007-019-0532-7.
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