针对花粉图像清晰度不足、形状相近等特性所导致的识别精度低、人工识别低效的问题，提出一种基于动态高效网络的花粉图像识别模型。在ImageNet数据集上使用Noisy Student方法对EfficientNet进行预训练；将训练后的权重迁移到花粉识别模型中；引入动态学习率提升模型的识别精度。采用MixUp和GridMask的方法用于花粉图像数据增强。仿真结果与其它模型进行比较，验证了提出模型具有更好的分类效果。
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