基于改进ResNet网络的猫狗图像识别

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摘要：动物种类的识别一直是图像识别领域的重点，为了更好地对图像中动物进行识别、帮助社会对家庭宠物的管理，本论述提出一种基于ACNet模块和 CBAM 注意力机制模块而改进的 ACResNet18模型用来识别猫狗种类，通过非对称卷积快增强网络模型的核骨架，实现更有效的特征提取，引入 CBAM 注意力机制加强网络识别精度，能够更精确地对图像中猫狗进行识别和分类。（剩余6778字）

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