《表4 不同种牙形刺Res Net-34网络模型迁移学习识别结果(%)》

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《基于深度残差神经网络迁移学习的牙形刺图像识别》

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注:A、B、C、D、E、F、G、H代表牙形刺种名代号，意义同表1，SC为扫描电镜图像测试准确率，MC为体视显微镜图像测试准确率。

采用图像识别准确率较高的Res Net-34迁移学习网络模型对测试集205幅牙形刺图像识别准确率进行分析发现，中村圆柱刺Teridontus nakamurai、先祖肿刺Cordylodus proavus、叉开锯颚刺Serratognathus diversus、变异胡安颚刺Juanognathus variabilis、扁平小剑刺Scabbardella altipes、短尾哈玛拉刺Hamarodus brevirameus、角肿刺Cordylodus angulatus、马尼托罗斯刺Rossodus manitouensis 8种牙形刺Top-1图像识别准确率分别为73.3%、91.7%、95.3%、86.2%、73.1%、82.8%、84.2%、90.0%（表4）。