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深度特征嵌入和欧几里德相似度如何推动自动植物叶子识别
简介 自动植物叶子检测是计算机视觉和机器学习领域的一项显着创新，可以通过检查叶子照片来识别植物物种。深度学习用于从叶子图像中提取有意义的特征，并将其转换为称为嵌入的小型数字表示。这些嵌入捕获了[…]深度特征嵌入和欧几里德相似性如何推动自动植物叶子识别的帖子首次出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学自动植物叶子检测是计算机视觉和机器学习领域的一项显着创新，可以通过检查叶子照片来识别植物物种。深度学习用于从叶子图像中提取有意义的特征，并将其转换为称为嵌入的小型数字表示。这些嵌入捕获了形状、纹理、静脉图案和边缘的关键特征，从而可以轻松进行比较和分组。基本思想是创建一个系统，可以对树叶图片进行指纹识别，并将其与已知物种的数据库进行匹配。
植物叶子识别系统的运行方式如下：首先识别并隔离图像中的叶子，然后对嵌入向量进行编码，最后使用距离度量将嵌入向量与参考嵌入向量进行匹配。更具体地说，欧几里德距离是一种测量高维空间中相似性的直接方法。在归一化嵌入的情况下，该距离与两个叶子之间的相似性正相关，从而允许使用最近邻分类方法。
植物叶子识别我们的目标有三个：
- 展示深度 CNN 如何学习小型、有区别的叶子图像嵌入。演示欧几里得相似性在基于最近邻匹配的物种分类方面如何可靠。创建一个在 UCI 一百种植物物种叶子数据集上完全可重复的管道，包括代码和评估以及结果的可视化。