ETREducational Theory and Research2995-34482995-3456Art and Technology10.61369/ETR.2026230044Article多肉植物识别数据集构建与应用研究https://artdesignp.com/journal/ETR/4/23/10.61369/ETR.2026230044孙俊20264232026-06-05现实常见的多肉植物不但品种繁杂，而且形态相近，并且外观易受外界环境等因素影响而发生变异，通过人工识别方式低效且精度差，现有深度学习模型存在优质数据不足而泛化能力弱等问题。本文针对多肉植物数据瓶颈问题，构建SPRD 多肉植物数据集，通过采集、预处理、标注、质检与数据增强全流程，提出三级标注方案，用 StyleGAN3 解决罕见样本稀缺问题。将 SPRD 用于三类主流深度学习模型测试，结果显示识别准确率得到显著提升；生成式增强技术使罕见品种准确率平均提升15.7%。多肉植物,数据集构建,数据标注,生成式数据增强,深度学习,图像识别

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