基于深度学习的花卉识别APP设计
1. 背景介绍
1.1 花卉识别的意义花卉识别，顾名思义，就是识别花的种类。这项技术在农业、园艺、生态学等领域都有着广泛的应用。例如，可以帮助农民识别田间杂草，帮助园艺师管理花卉品种，帮助生态学家监测生物多样性。
1.2 传统花卉识别方法的局限性传统的花卉识别方法主要依靠人工识别，需要具备丰富的专业知识和经验。这种方法效率低下，容易出错，而且难以推广应用。
1.3 深度学习技术的优势近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展。深度学习模型能够自动从大量数据中学习特征，识别能力远超传统方法。将深度学习技术应用于花卉识别，可以克服传统方法的局限性，实现高效、准确、便捷的花卉识别。
2. 核心概念与联系
2.1 深度学习深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习模型能够自动从大量数据中学习特征，并进行分类、识别等任务。
2.2 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型。CNN 通过卷积层、池化层等结构，能够有效地提取图像特征，
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