基于改進(jìn)ResNet50的中藥材分類(lèi)識(shí)別

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摘 要：為了提升中藥材圖片分類(lèi)的準(zhǔn)確率，提出了一種基于改進(jìn)ResNet50的中藥材分類(lèi)識(shí)別方法。首先，引入了卷積塊注意力模塊（Convolutional Block Attention Module，CBAM），增強(qiáng)了模型對(duì)中藥材特定特征的識(shí)別能力。其次，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的ResNet50中的卷積快捷連接進(jìn)行了優(yōu)化，減少了特征圖的信息損失。（剩余6429字）