4、基于深度学习的芒果品种分类优化

基于深度学习的芒果品种分类优化

1. 引言

目前，芒果品种的分类主要依靠人工观察芒果的特征，如大小、肤色、形状、甜度和果肉颜色等。一般来说，经验丰富的分类专家可以识别不同的品种，但这对大多数人而言颇具难度。

随着科技的进步，有许多技术可用于解决这一问题，让人们更轻松地区分芒果品种。其中，计算机视觉技术是一种人工智能技术，可训练计算机解读和理解图像、视频等视觉信息。

在水果识别领域，计算机视觉技术尤为流行。与其他机器学习算法相比，卷积神经网络（CNN）在图像水果识别方面表现出色。深度学习还能帮助解决种子分类与检索、水果检测、荔枝品种鉴别等问题。图像分类主要包含特征提取、模型训练和测试三个步骤。特征提取是提取图像的特征属性；训练时使用算法为特定类别形成独特描述；测试则是用训练好的模型对测试图像进行分类。此外，对卷积层进行修改可提高检测的准确性和速度，一些优化方法也能优化相关问题。

通过相机和视频的数字图像以及深度学习模型，机器能够准确识别和分类四种芒果品种。接下来将使用收集到的1000张图像训练深度学习模型，并测试三种算法：卷积神经网络（CNN）和两种迁移学习方法VGG16、Xception。训练好的模型有望应用于手机系统或应用程序，让人们通过手机拍照就能对芒果品种进行分类。

文献综述总结

作者	主题	目标	数据	算法	性能（%）
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