中草药图像识别分类模型的设计与实现

中文中草药作为中医的重要组成部分,在治疗多种疾病中扮演着关键角色。由于许多中草药在视觉上极为相似,为应用深度学习对其进行分类识别,本文构建了一个中草药分类识别模型。该模型的构建采用残差神经网络结合卷积块注意模块,并应用融合局部二值模式特征以及迁移学习策略来提升模型的识别准确率。实验的结果表明,本文模型的准确率、召回率、精确度和F1分数分别达到96.88%、96.80%、96.87%和96.80%。