基于多层级金字塔特征竞争注意力融合的中草药识别

卷积神经网络(CNNs)已成功应用于图像识别任务。在本研究中,我们探索了使用CNNs进行中草药自动识别的方法,并首先构建了标准的中草药数据集。根据草药图像的特点,我们提出了竞争注意力融合金字塔网络来建模草药图像的特征,该网络对不同层级特征图之间的关系进行建模,并利用通道注意力机制对多级通道进行重新加权。通过这种方式,我们可以根据每张草药图像的视觉特征动态调整来自各层的特征图权重。此外,我们还引入了空间注意力来重新校准因特征融合中采样所导致的错位特征。我们在所提出的数据集上进行了大量实验,验证了我们提出模型的优越性能。中草药数据集将在论文被接收后发布,以促进中草药识别的研究。