野外植物识别模型的构建方法和野外植物识别方法

本发明实施例涉及计算机视觉与深度学习技术领域，提供一种野外植物识别模型的构建方法和野外植物识别方法，包括：获取野外拍摄图像，并进行图像预处理，构建图像数据集；利用轻量化瓶颈结构构建初始特征提取网络；在初始特征提取网络中采用空间特征增强机制将特征图通道划分为多个子组，并在每个子组内采用平均池化和最大池化改进网络，得到目标特征提取网络并构建初始野外植物识别模型，并进行模型训练，模型训练过程中采用Adam优化器进行优化训练，并通过预设的多个综合评估指标对模型训练效果进行评估，当所述多个综合评估指标的综合结果最优时，确定模型训练完成，得到目标野外植物识别模型。实现高效、鲁棒且计算成本低的植物检测与识别。