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跨领域AI模型迁移学习服务协议
甲方:上海鲜花港集团有限公司（以下简称“甲方”）
乙方:北京智汇科技有限公司（以下简称“乙方”）
鉴于：
甲方拥有大量的鲜花图像数据，希望通过AI模型迁移学习技术，将其应用
于花卉品种识别和病虫害诊断。
乙方具备跨领域AI模型迁移学习服务的专业能力和技术经验，能够为甲方
提供相关的技术服务。
双方本着平等互利、诚实信用的原则，经友好协商，达成如下协议：
第一条定义
1.1跨领域AI模型迁移学习:指的是将一个领域（源领域）训练好的AI模型，
应用于另一个相关领域（目标领域）的技术。例如，将基于ImageNet数据集训练
好的图像识别模型，应用于花卉品种识别。
1.2数据预处理:指对原始数据进行清洗、转换、特征提取等操作，使其适用于
AI模型训练。例如，对鲜花图像进行裁剪、缩放、颜色调整等操作。
1.3模型选择:指根据目标领域的特点和需求，选择合适的预训练模型作为迁移
学习的基础。例如，选择ResNet、VGG等深度学习模型。
1.4模型迁移:指将源领域训练好的模型的参数、结构等迁移到目标领域，并进
行微调和优化。例如，将预训练模型的最后一层替换为花卉品种分类层。
1.5模型评估:指使用目标领域的数据集对迁移学习后的模型进行性能评估，例
如准确率、召回率、F1值等。例如，使用标注好的花卉品种数据集测试模型的识
别准确率。
1.6模型部署:指将最终训练好的模型部署到实际应用环境中，例如云平台、服
务器、移动设备等。例如，将模型部署到甲方的温室监控系统中。
第二条服务内容
2.1乙方根据甲方提供的鲜花图像数据和目标领域（花卉品种识别和病虫害诊断）
的需求，为甲方提供跨领域AI模型迁移学习服务，包括但不限于：
2.1.1需求分析:与甲方沟通，明确项目目标、数据情况、性能指标等需求，并
制定详细的服务方案。例如，确定花卉品种识别的种类、病虫害诊断的类型、模型
的识别准确率要求等。
2.1.2数据预处理:对甲方提供的鲜花图像数据进行清洗、标注、增强等预处理
