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本文探讨了深度学习技术在中草药图像分类中的应用，构建了一个包含163种中草药、266,767张图像的数据集。研究采用ResNet50、EfficientNet等主流模型进行实验，最高分类准确率达94.6%。文章分析了当前技术存在的样本不均衡、类别相似度高等问题，并展望了未来发展方向。实验证明深度学习在中草药识别领域具有显著优势，为传统中药学提供了高效可靠的自动化解决方案。

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