一种基于融合注意力机制的深度神经网络的人民币币值识别模型

摘要：针对金融领域内人民币纸币币值快速、精准自动识别的问题，提出了一种融合注意力机制的深度神经网络CBAM_VGG16。首先，采集第五版人民币图像，构建人民币数据集并进行预处理；然后，将注意力机制引入VGG16深度神经网络模型，设计出一种融合注意力机制的VGG16深度神经网络人民币币值识别模型CBAM_VGG16；最后，在上述人民币数据集上对VGG16深度神经网络模型和CBAM_VGG16模型进行对比验证。实验结果表明，CBAM_VGG16模型的准确率、精确率、召回率和F1分数分别为88.62%、68.19%、69.42%和65.98%