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基于深度模型迁移学习的花卉图像分类方法的任务书
任务书
一、选题背景
随着人们生活水平的提高和美的追求，花卉在人们生活中的重要性逐渐增加。花卉图像分类技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用潜力巨大。然而，由于花卉的种类繁多、品种众多，花卉图像分类面临着许多挑战，如花卉的形状、颜色、纹理等特征具有高度的差异性，难以准确识别。
深度学习技术的飞速发展为花卉图像分类提供了新的解决方案。深度模型可以自动抽取花卉图像的高层特征，从而提高分类准确率。然而，由于花卉图像数据集的规模有限，深度模型往往需要大量的标注样本进行训练，从而降低了其在实际应用中的可行性。因此，如何利用已有的深度模型进行迁移学习，提高花卉图像分类的性能，成为当前研究的一个热点问题。
二、选题目的
本课题旨在通过深入研究深度模型迁移学习的方法，设计并实现一种基于深度模型迁移学习的花卉图像分类方法，以实现对花卉图像的准确分类。该方法可以有效地利用已有的深度模型的知识，避免从零开始训练新的模型，从而节省了训练时间和数据标注的成本。同时，通过迁移学习，使得模型可以适应新的花卉图像分类任务，提高分类准确率。
三、任务要求
1.调研深度模型迁移学习的相关文献，了解迁移学习的基本原理和方法。
2.收集花卉图像数据集，并进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作。
3.在已有的预训练模型上进行微调，提取出花卉图像的高层特征。
4.设计并实现一个深度模型迁移学习的花卉图像分类方法，包括模型的建立、参数的设置、损失函数的定义等。
5.进行实验，评估所设计方法的性能。采用准确率、召回率、精确率等指标进行评价。
6.对实验结果进行分析，总结深度模型迁移学习在花卉图像分类中的优势和不足之处，并提出改进方案。
四、进度安排
第1周：进行深度学习和迁移学习的理论研究，了解相关原理和方法。
第2周：收集花卉图像数据集，并进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等。
第3周：在已有的预训练模型上进行微调，提取花卉图像的高层特征。
第4周：设计并实现深度模型迁移学习的花卉图像分类方法。
第5周：进行实验，评估所设计方法的性能。
第6周：对实验结果进行分析，总结深度模型迁移学习在花卉图像分类中的优势和不足之处，并提出改进方案。
第7周：完成任务书的撰写，并进行一次综述和进展报告。
第8周：进行实验结果的展示和汇报，并撰写实验报告。