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一种基于轻量化双线性CNN模型的鸟类图像细粒度识别方法。本发明公开了一种基于轻量化处理的鸟类图像细粒度识别方法，属于计算机视觉领域；具体步骤包括：首先选择鸟类数据集CUB_200_2011作为实验数据集，并进行相应的数据预处理；然后，建立以双线性卷积神经网络为基础的轻量化模型，并将AM‑Softmax和CrossEntropy的联合损失函数作为模型的损失函数，设置优化方法为随机梯度下降，设置合适的学习率等相关参数后，进行网络训练，训练完成后保存模型训练参数；最后，使用测试数据集对模型进行测试，输出测试准确率。本说明在计算机视觉、细粒度图像识别领域具有一定的研究意义和价值。
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