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摘要
花卉图像识别是植物学领域中的一个重要分支。随着互联网技术和精密成像技术的迅速发展，大大扩充了高分辨率花卉图像数据集，使得对花卉进行进一步的精密分类成为可能。传统花卉识别算法效率低、精度差，无法满足当前人们对花卉图像识别的要求。细粒度图像分类是图像识别领域内的一个重要方向，已被广泛应用到各种领域的研究当中。细粒度图像分类能将一副图像中最细致的特征提取出来，分类的准确度将成为图像识别各个领域继续发展的坚实基础，所以如何快速且高精度的对图像进行细粒度分类已经成为了图像识别领域中的一个新研究热点。
相较于传统方法而言，深度神经网络在细粒度分类上有着更好的性能及效果。然而如果从头重新训练
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