针对目前残余奥氏体评级受限于金相设备与研究者的工作经验，不确定因素较多的问题，课题组采用迁移学习与CBAM优化ResNet50模型对残余奥氏体等级进行识别，并构建残余奥氏体级别评级模型，最后使用测试数据集对于模型复杂度与准确度进行验证。实验结果表明：该模型对于残余奥氏体金相图谱识别性较强，等级识别准确率达到94.1%,并且对于其他金相组织也有较好的泛化能力，能够满足现场检测需求。
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