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基于不同卷积神经网络模型的陈皮、广陈皮图像的智能识别研究

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目的:基于卷积神经网络算法建立一种能够快速、高效的识别出陈皮以及广陈皮的方法.方法:在体视镜下采集样品的外果皮图像并建立数据集.采用Imagenet预训练权重作为预训练模型,基于VGG、Inception、Resnet、DenseNet骨干模型进行训练,识别及比较,选取最优的模型进行运作.结果:Resnet与Inception网络对数据具有较好的适应性,而VGG与DenseNet存在一定的过拟合情况.通过对Resnet与Inception进行交叉验证,结果显示Resnet的准确率均高于Inception,最终选择Resnet建立一套有效识别陈皮、广陈皮的方法.结论:卷积神经网络可有效提取图像高级特征,能较为准确鉴别出陈皮与广陈皮.
Research of Different Convolutional Neural Network Models for Intelligent Recognition of Chenpi and Guangchenpi

陈志维、唐珂轲、易智彪、许伟珊、李知晓

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东莞广州中医药大学研究院,广东东莞523808

广州至信中药饮片有限公司,广东广州510430

中国科学院大学,北京100049

中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168

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陈皮 广陈皮 图像识别 卷积神经网络 深度学习

国家重点研发计划东莞市社会科技发展(重点)项目番禺区产业人才项目

2017YFC170110620195071011642021-R01-6

2023

10.19787/j.issn.1008-1879.2023.06.014

按摩与康复医学
广东省第二中医院（广东省中医药工程技术研究院）

按摩与康复医学

影响因子：0.227
ISSN：1008-1879
年,卷(期)：2023.14(6)
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