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基于改进的Faster-RCNN的中药检测
文献摘要：
针对当前Faster-RCNN对小目标的检测精度较低,检测效果不佳等问题,提出一种改进算法.算法以Faster-RCNN算法为基准算法,使用Resnet101残差网络代替传统VGG16网络,减少卷积操作,保留更多的中药目标有效特征信息,提取更多小目标的特征,并在算法中添加CBAM注意力机制处理策略来提高模型对中药检测的准确性,提高模型的检测精度.实验结果显示改进后的算法与传统算法相比在检测精度有1.5％以上的提升,证明了改进算法的鲁棒性.
文献关键词：
Faster-RCNN;ResNet101;CBAM;中药检测
中图分类号：
作者姓名：
赵留阳
作者机构：
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232001
文献出处：
引用格式：
[1]赵留阳-.基于改进的Faster-RCNN的中药检测)[J].现代信息科技,2022(17):71-74
A类：
中药检测
B类：
Faster,RCNN,小目标,检测精度,检测效果,改进算法,Resnet101,残差网络,VGG16,卷积操作,标有,有效特征,特征信息,CBAM,注意力机制,处理策略,传统算法,ResNet101
AB值：
0.344035
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