本书利用迁移学习技术对高黎贡山地区受保护鸟类进行识别，旨在开发准确的识别方法以支持生物多样性保护工作。通过系统的文献梳理和与当地鸟类学家的合作，书中选取了该地区的重点保护鸟类作为研究对象，并构建了高黎贡山鸟类图像数据集(GMBID)，该数据集涵盖多种环境下的高质量鸟类图像，并附有详细的标注。为提升模型泛化能力，书中采用了包括旋转、翻转和色彩调整在内的多种数据增强策略。在模型构建方面，选取了AlexNet、VGGNet及ResNet等经典卷积神经网络架构，并在ImageNet预训练模型基础上进行迁移学习与微调。实验结果表明，迁移学习与数据增强策略显著提高了模型在本地鸟类识别任务中的性能，不仅识别准确率明显提升，模型泛化能力也得到增强。特别是在经过增强处理的数据集上，所有模型的表现均优于原始数据集。其中，ResNet34模型表现最为优异，识别准确率达到99.56%，因此被选定为基准模型，并已成功集成至云南省保护鸟类识别系统，在实际应用中表现出卓越的识别性能。本书研究证实，迁移学习方法能够有效提升区域性鸟类识别的准确率与鲁棒性，为生物多样性监测与保护工作提供可靠的技术支持与解决方案。