基于AlexNet深度学习模型的中草药植物图像分类研究与实现

作者：黄方亮; 俞磊; 沈同平; 金力; 许欢庆; 黄星语

来源：齐鲁工业大学学报, 2020, 34(02): 44-49.

DOI：10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2020.02.008

• AlexNet
• 深度学习
• 中草药
• 图像分类

本文研究了卷积神经网络中AlexNet模型在5种中草药图像分类过程中的应用。通过Python爬虫算法爬取百度图片中5类中草药3 000张图片,并通过数据增扩算法将数据集扩增到12 000张,以满足模型训练的需求。为了提高训练的效率将数据集转换成LMDB格式,并采用减均值的方式加快模型收敛,以最大限度平衡用CPU训练带来的训练周期过长的影响。合理调整模型参数,经过300次迭代得到87.5%的分类准确率。

• 单位
  安徽中医药大学