基于SEResnet的中草药识别系统

随着深度学习在视觉领域的发展,图像识别被应用于日常中草药识别。为了提高中草药植物图像识别的效率和准确率,提出SEResnet深度学习模型对生活中常见的中草药植物图像进行识别与分类。首先,模型选择32类中草药构建数据集,之后以Resnet152为基础模型并加入注意力模块提高识别准确率,最后基于模型设计中草药识别系统。实验结果显示,训练集识别的准确率达到97.34%,达到日常生活使用水平。