基于图像处理和深度学习的中药材鉴别关键技术

在图像处理和深度学习的中药材鉴技术的研究中，针对识别速度与精度的提升问题，提出一种基于改进TCM-Net的鉴别方法。先是创建了规范化的中药图像数据集为鉴别技术提供了数据支持，同时引入注意力机制的概念，设计了相关的系统模型，即Attention-T CM-Net,应用于中药识别的实际操作中。首先提升了关注每种药材特征的性能，然后改进移动倒置瓶颈卷积模块，此设计既保证了轻量级网络的实现，又加强了中药识别的准确性。结果表明：无迁移学习中模型top-1准确率为97.48%,宏准确率98.26%;引入注意力机制后模型的top-1准确率和宏准确率分别是98.15%和98.62%。实验证明此系统模型适用于图像处理和深度学习的中药材鉴别。