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基于轻量化视觉Transformer的花卉识别
标题：基于轻量化视觉Transformer的花卉识别
摘要：
随着计算机视觉技术的快速发展，花卉识别在农业、园艺等领域中扮演着重要角色。传统的花卉识别方法往往依赖于手工设计的特征提取器和分类器，其效果受限于人工特征的质量和表达能力。近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的方法在花卉识别领域取得了显著的成功。然而，传统的CNN模型存在着较大的计算和内存开销，限制了其在资源受限的设备上的应用。为了解决这个问题，本文提出了一种基于轻量化视觉Transformer的花卉识别方法。该方法通过引入Transformer架构，充分利用自注意力机制来学习花卉图像中的特征表示，同时减少了模型的参数量和计算复杂度。实验证明，该方法在花卉识别任务中具有较高的准确性和较低的计算开销。
关键词：花卉识别；计算机视觉；深度学习；轻量化视觉Transformer
1.引言
随着计算机视觉技术的飞速发展，花卉识别在农业、园艺以及生态环境监测等领域中具有重要的应用价值。传统的花卉识别方法往往依赖于手工设计的特征提取器和分类器，这些方法受限于人工特征的质量和表达能力。近年来，深度学习技术的兴起为花卉识别带来了新的机遇。
2.相关工作
2.1传统的花卉识别方法
2.2基于卷积神经网络的花卉识别方法
2.3Transformer模型及其在计算机视觉中的应用
3.方法
3.1数据集和预处理
3.2轻量化视觉Transformer模型
3.3训练策略
4.实验与结果
4.1实验设置
4.2实验结果与分析
5.讨论与展望
在本文中，我们提出了一种基于轻量化视觉Transformer的花卉识别方法，该方法通过引入Transformer架构，充分利用自注意力机制来学习花卉图像中的特征表示，同时减少了模型的参数量和计算复杂度。实验证明，该方法在花卉识别任务中具有较高的准确性和较低的计算开销。然而，本文研究还存在一些限制。未来的工作可以进一步改进和优化轻量化视觉Transformer模型，提升模型的泛化能力和适应性。
6.结论
本文提出了一种基于轻量化视觉Transformer的花卉识别方法，该方法通过引入Transformer架构，充分利用自注意力机制来学习花卉图像中的特征表示，同时减少了模型的参数量和计算复杂度。实验证明，该方法在花卉识别任务中具有较高的准确性和较低的计算开销。本研究为花卉识别领域的深度学习模型设计和优化提供了新的思路和方法。
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