Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một phương pháp mới để phân loại cây thuốc theo thứ bậc. Xét thấy các phương pháp hiện có gặp khó khăn trong việc phân loại theo thứ bậc và nhận dạng các loài chưa biết, chúng tôi tiếp cận vấn đề gán nhãn thứ bậc tối ưu cho các loài chưa biết. Chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để thực hiện phân loại theo thứ bậc bằng cách tích hợp DenseNet121, phương pháp tự chú ý đa thang đo (MSSA) và bộ phân loại theo tầng. MSSA thu thập cả thông tin ngữ cảnh cục bộ và toàn cục của hình ảnh để cải thiện hiệu suất phân biệt giữa các loài tương tự và nhận dạng các loài mới. Phương pháp được đề xuất cho thấy hiệu suất tuyệt vời đối với cả các loài đã biết và chưa biết, và được đánh giá trên hai tập dữ liệu hiện đại có và không có hiện tượng nhiễu nền. Độ chính xác đối với các loài chưa biết là 83,36% đối với ngành, 78,30% đối với lớp, 60,34% đối với bộ và 43,32% đối với họ. Kích thước mô hình nhỏ hơn khoảng 4 lần so với các phương pháp hiện đại hiện có, giúp dễ dàng triển khai trong các ứng dụng thực tế.
