模式识别基于EfficientNetV2的花卉识别系统设计与实现：课程设计报告

内容概要：本文档详细介绍了基于EfficientNetV2算法实现的花卉识别系统的课程设计报告。系统旨在通过Pycharm开发环境，利用模式识别知识构建一个具备花卉种类识别、名称与信息显示、实时识别及批量图片识别等功能的简单系统。文档涵盖了系统的需求分析、框架设计、应用程序设计、运行测试等开发步骤，并深入探讨了EfficientNetV2、NAS、渐进式学习策略以及自适应正则化等关键技术。此外，还记录了开发过程中遇到的主要问题及其解决方案，如图像质量问题、相似花卉区分、数据集不足、实时性和计算资源限制、花卉健康状态判断以及跨区域适配性，并提出了改进建议。 适合人群：计算机科学及相关专业的本科生或研究生，特别是对模式识别、深度学习感兴趣的初学者和有一定编程基础的学生。 使用场景及目标：①理解并掌握EfficientNetV2算法及其在花卉识别中的应用；②学习数据集处理、模型初始化训练的方法；③熟悉系统开发的一般流程，包括需求分析、框架设计、应用程序设计和软件测试；④培养解决实际问题的能力，提高动手实践水平。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现，还强调了理论知识的应用和实践经验的积累。建议读者在学习过程中注重理解每个步骤背后的原理，同时结合实际操作进行练习，特别是在数据预处理、模型训练和优化等方面，应多加尝试不同的参数设置和方法，以加深理解和提升技能。