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摘要
重楼是多种中成药的重要原料药材，重楼属植物不同品种药材的形状相似而品质不一，难以鉴别。针对该问题，本文通过体视显微镜采集滇重楼及毛重楼的新鲜根茎横切面显微图像进行鉴别。基于ResNeXt101模型，提出了结合高效通道注意力网络与空间注意力机制的ES-Net模块，将每部分ResNeXt模块的输出进一步输入到ES-Net模块中，并使用mixup方法进行数据增强。实验结果显示改进的模型对两种重楼根茎横切面图像的分类精度最高，为94.95%，比原ResNeXt101模型提高了2.07%。结果表明，提出的ES-Net模块能有效增强原模型ResNeXt101对重楼新鲜根茎横切面图像的特征提取能力，提高对其的分类精度。本文提出的深度学习方法对重楼新鲜根茎自动鉴别具有实用价值。
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