一种基于CNN和ViT的细粒度花卉图像分类方法

本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于CNN和ViT的细粒度花卉图像分类方法。该方法首先准备花卉数据集，数据集包括郁金香、向日葵、玫瑰、蒲公英、雏菊五个类别；其次对花卉图像进行数据集预处理,包括数据集划分、图像裁剪、高斯模糊处理；接着构建CNN‑ViT细粒度分类模型进一步增强对图像特征信息的提取，便于提高后续图像分类准确率；其次训练网络模型，将预处理后的图像输入到网络模型中进行训练，并保存在模型验证过程中识别精度最高的权重；将模型加载花卉数据集训练好的权重，对其测试集进行测试，计算出测试集的识别准确率。本发明设计合理，通过构建CNN‑ViT细粒度分类模型，提高了识别方法花卉细粒度图像的识别精度，同时任务分类的准确性也好。