摘要
随着深度学习技术的快速发展，花卉图像识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。
Inception网络作为一种深度卷积神经网络，凭借其独特的网络结构和强大的特征提取能力，在图像分类任务中表现出色，被广泛应用于花卉识别领域。
本文首先介绍了花卉分类的研究背景和意义，以及Inception网络的基本概念和发展历程。
然后，对基于Inception网络的花卉分类研究现状进行了综述，从数据集、模型结构、训练策略等方面对现有研究成果进行了分析和比较。
此外，本文还讨论了当前研究中存在的一些挑战和问题，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：花卉分类；Inception网络；深度学习；图像识别；卷积神经网络
#1.1花卉分类花卉分类是根据花卉的形态特征、生长习性、基因序列等信息，将其归类到不同的类别中的过程。
传统的花卉分类主要依靠人工识别，需要专业的植物学知识，费时费力且效率低下。
随着计算机技术的发展，基于图像识别的花卉分类方法逐渐成为研究热点。
#1.2Inception网络Inception网络，又称GoogLeNet，是由Google团队提出的一种深度卷积神经网络（CNN）。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
