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本发明公开了一种结合注意力机制与深度可分离卷积残差网络的蚊虫识别方法及系统,本发明方法包括:预训练阶段,(1)预处理公共数据集的图片,使用Cifar10数据集;(2)构建神经网络模型:主干网络是残差网络ResNet18,将ResNet18中的所有卷积操作替换为深度可分离卷积,并引入注意力机制模块;(3)在Cifar10数据集上预训练,训练所得的网络参数保存为.pth为后缀的参数文件中;微调阶段,(1)预处理蚊子图片;(2)修改预训练阶段获得的模型的最后一层,将最后一层全连接层的神经元数量修改为四,对应四类蚊虫种类;(3)将参数文件加载到模型中,在蚊虫数据集上继续训练微调模型参数;网络输出为四个概率值,概率最大者所在位置为模型预测该样本相应的类别。