基于深度学习的动植物图像识别方法及电子设备

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的动植物图像识别方法及电子设备，步骤包括：获取并预处理样本图像数据，构建样本图像数据库；构建数据模型，设置训练参数，输入图像数据和标签进行训练。用验证集评估模型，优化后输出。使用测试集评估性能，部署模型进行智能识别。本发明利用数据增强技术增加数据多样性，优化模型结构和训练策略，解决欠拟合问题。通过增加神经网络复杂度，选择合适的权重初始化方法和学习率策略，增加训练轮次，以提高模型的泛化能力。同时，利用数据增强技术模拟不同姿态变化，收集多姿态图像数据，引入注意力机制和姿态估计模型，结合多尺度特征提取和融合策略，实现动植物不同姿态下的差异化识别。