改进RepVGG的鸟类识别分类算法

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摘要：鸟类生活在多样的生态环境中，其羽毛、体型、颜色等特征具有较大的随机性和多样性，因此需要有效的算法来实现精确的鸟类识别，有效识别各种鸟类目标，这具有重要的生态环境保护意义。本文使用改进后的RepVGG网络对鸟类图像进行分类。为了提取到更有效的特征表示，在RepVGG的特征提取网络中插入了CBAM注意力机制模块。（剩余4473字）

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