基于注意力增强的图像识别方法*

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摘要：文章探索了一种基于注意力增强的图像识别方法，该方法采用了ResNet-34网络，并引入了AB-SENet注意力增强模块。AB-SENet模块能够接收辅助分支的输出，引入更多上下文信息，自适应地调整通道权重，使得模型能够更有针对性地关注图像中的关键特征。实验结果表明，在CIFAR-100数据集上，相比较标准的ResNet-34网络和SENet注意力机制，AB-SENet注意力增强模块在Accuracy、Precision、Recall 和 F1 四个指标上都有明显的增长，分别达到了78.35%、78.66%、78.35%和78.82%，在图像分类任务中取得了更好的综合性能，该方法对于提高图像识别的实际应用能力和性能具有积极的意义。（剩余5611字）