基于遷移學(xué)習(xí)的中藥飲片圖像分類

摘要： 針對(duì)人工識(shí)別中藥飲片效率不高、分類具有一定主觀性等問題，提出基于遷移學(xué)習(xí)的中藥飲片圖像分類方法。自建中藥飲片圖像數(shù)據(jù)集，選取MobileNet-V2模型進(jìn)行訓(xùn)練，將在ImageNet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到的參數(shù)加載到模型中，修改全連接層節(jié)點(diǎn)數(shù)和SoftMax分類器得到新模型，凍結(jié)除全連接層的參數(shù)，訓(xùn)練后的新模型準(zhǔn)確率達(dá)到97.67%。實(shí)驗(yàn)表明，研究的算法可準(zhǔn)確對(duì)中藥飲片圖像進(jìn)行分類，而... （共7頁）