换一批基于BIM-Res2Net-ICA的中药饮片图像识别模型
To Construct an image recognition model for Chinese herbal medicine decoction pieces based on BIM-Res2Net-ICA
摘要中药饮片是中医药文化的重要载体,针对现有中药饮片识别模型准确率和泛化能力不足的问题,文章从增强多尺度特征适应性和突出重要特征区域两方面入手,提出一种新的中药饮片图像识别模型 BIM-Res2Net-ICA.首先,在Res2Net内部构建双向融合策略,以提升不同尺度特征融合的有效性,获取更丰富的特征信息;其次,嵌入改进的坐标注意力机制,在空间和通道两个方向上增强模型对目标的方向感知和坐标信息的捕获能力;最后,结合Focal Loss损失函数有效克服样本分布不均的问题,进一步提高分类的准确性.实验表明,该模型在构建的20 类中药饮片数据集上的准确率、精确率、召回率、F1-Score分别为97.48%、96.32%、96.92%和97.59%,与其他先进算法相比,具有更低的计算复杂度和更高的准确率,且模型具有较强的泛化能力,能为各种中药识别场景提供准确的算法支持.
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关键词
中药饮片BIM-Res2Net-ICA多尺度特征改进的坐标注意力图像识别Chinese herbal medicine decoction piecesBIM-Res2Net-ICAMulti-scale featureImproved coordinate atten-tionImage recognition
分类号
TP183
栏目名称
DOI
10.70976/j.1008-0805.SZGYGY-2025-0636
发布时间
2025-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目（2023TDFX010）
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