【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分类，尤其涉及于一种基于ecnet网络的舌像识别方法及系统。
技术介绍
1、舌像诊断作为中医“望闻问切”四诊法中望诊的关键一环，通过分析舌头的颜色、质地、形状和湿度等特征，能够反映出个体的健康状况，对疾病的诊断和后续治疗计划提供重要依据。然而，在现代社会，传统的舌诊方法面临着多方面的挑战：
2、1.专业性要求高：传统舌诊依赖于经验丰富的中医师通过目视和经验来判断，这一过程高度主观，需要医生具有较高的专业水平。而且，由于光照条件、观察角度等因素的变化，即使是经验丰富的医生，也可能在不同条件下做出不同的判断。
3、2.效率低下：传统舌诊通常需要较长时间的观察和记录，医生通过反复观察患者的舌像变化来判断体质和病情，这个过程效率较低，不仅耗时长，而且对于需要持续监测病情的情况不够便捷。
4、这些问题限制了舌诊在快节奏的现代生活中的应用，也制约了其在大范围内的普及和发展。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于ecnet网络的舌像识别...
【技术保护点】
1.一种基于ECNet网络的舌像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的舌像识别方法，其特征在于，步骤S1中，将数据集以8：2的比例划分为训练数据集和验证数据集。
3.根据权利要求2所述的舌像识别方法，其特征在于，步骤S2中，采用Python语言中Pytorch框架下的torch.nn功能进行ECNet模型构建，利用预处理后的舌像数据集进行ECNet模型训练，并在每轮训练完成后利用验证集对模型性能进行评估。
4.根据权利要求1所述的舌像识别方法，其特征在于，ECNet模型中，前置处理层通过单层卷积实现，将...
【技术特征摘要】
1.一种基于ecnet网络的舌像识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的舌像识别方法，其特征在于，步骤s1中，将数据集以8：2的比例划分为训练数据集和验证数据集。
3.根据权利要求2所述的舌像识别方法，其特征在于，步骤s2中，采用python语言中pytorch框架下的torch.nn功能进行ecnet模型构建，利用预处理后的舌像数据集进行ecnet模型训练，并在每轮训练完成后利用验证集对模型性能进行评估。
4.根据权利要求1所述的舌像识别方法，其特征在于，ecnet模型中，前置处理层通过单层卷积实现，将输入图像尺寸缩减为原来的一半，并增加图像的通道数；mbcconv单元负责特征抽取，通过单元内的通道注意力和空间注意力机制提升对特征的识别能力，具体包括：
5.根据权利要求1所述的舌像识别方法，其特征在于，步骤s3中，获取用户的舌像图片后，首先调整图片的尺寸到224x224像素，然后使用已训练好的ecnet模型对其进行分类预测，计算出各个类别的概率；之后，选取具有...
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