一种基于Transformer与CNN的中草药图像识别系统

本发明提出了一种基于Transformer与CNN的中草药图像识别系统，该系统基于Transformer与CNN的中草药图像识别系统，利用Transformer的自注意力模块来提取全局特征信息，然后与CNN提取的局部信息结合，能够克服CNN提取信息时局部性限制，使最后提取的特征向量即包括局部信息又包括全局信息，从而提高了图像分类任务的准确率；除了使用CNN和Transformer单独提取特征外，还将两个组件堆叠共同提取混合特征，使模型能够捕获更丰富的特征信息；另外在多头自注意力模块提取特征时加入残差连接，能够缓解模型的梯度消失问题，借此本发明能够提高中草药识别的准确率和速度，具有重要的研究意义和价值。