【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61703005）； 安徽省重点研发计划国际科技合作专项（202004b11020029）；
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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。
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