关键词:
中药
人工智能
深度学习
神经网络
摘要:
目的通过自主采集中药饮片图像数据集,比较三种不同深度学习模型,建立一套中药饮片快速识别方法。方法在市面上采集10个厂家共402批次248个不同品种中药饮片,通过数码相机获得图像,建立中药图像数据集。对数据集进行分类汇总以及数据扩增后分成训练集、验证集及测试集。分别选用VGG19,EfficientNetV2-B与CaiT作为骨架模型,基于ImageNet进行迁移学习。进行20轮训练测试其拟合度,并进行十折交叉验证,选取合适的模型建立识别系统。结果VGG19与CaiT表现出很好的拟合性。EfficientNetV2-B3存在收敛不佳的情况。优选VGG19与CaiT作为骨架网络,采用验证集数据进行十折交叉验证,VGG19准确率为81.6%,CaiT准确率为77.06%。结论本研究采用深度学习技术,在选择合适的骨干模型下,能有效构建出准确率较高的常见中药饮片的识别系统。