基于改进型AlexNet的中药材图像识别

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文章以百部、白芍、枸杞、黄精、姜黄、蒲黄、蛇床子、益母草、郁金和枳壳片共10种中药材为研究对象,使用Python爬虫算法构建数据集,使用随机缩放、随机剪切、水平翻转对数据集进行增强,对AlexNet网络模型进行改进,具体改进内容为在原AlexNet网络模型的第三层(卷积层)之后插入一层,为新的第三层,同时在原AlexNet网络模型中引入岭回归和迁移学习,建立基于改进型AlexNet网络模型的10种中药材的图像识别方法,该模型的平均识别准确率达95.4%;数据集足够大时,可以有效地提高图像识别准确率,该模型也可应用于绝大部分需要识别的中药材类别的场景。
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