基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法

本发明公开了一种基于深度学习和三支决策的花卉图像分类方法，首先，采用AlexNet深度学习模型对花卉图像进行初次分类，获取初步的分类结果。随后，通过三支决策方法对初次分类结果进行处理，将测试集数据划分为确定域、不确定域和拒绝域。对于处于不确定域的数据，在原有模型的基础上，加权融合多模型与多通道注意力模块结合，为分类层提供了更多的数据信息，进一步提升了分类层对边界域中的样本做出决策，避免了盲目决策带来的风险。这种多模型融合与注意力模块的结合，不仅能够捕捉到图像中的细微特征，还能有效提升模型的泛化能力和鲁棒性，从而显著提高花卉图像分类的总体精确度。