基于深度學(xué)習(xí)的巖石礦物智能識別研究進(jìn)展與發(fā)展趨勢

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［摘要］ 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅速發(fā)展，巖石礦物的智能識別已成為地質(zhì)學(xué)研究的重要方向。傳統(tǒng)的巖石礦物識別方法主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)和半自動系統(tǒng)，而深度學(xué)習(xí)憑借其卓越的特征提取和自動學(xué)習(xí)能力，為復(fù)雜礦物的自動化智能識別帶來了全新解決方案。本文系統(tǒng)分析了基于深度學(xué)習(xí)的巖石礦物圖像識別的最新進(jìn)展，重點(diǎn)探討了礦物重構(gòu)、礦物分類以及礦物分割三大處理任務(wù)的研究和應(yīng)用；對巖石礦物圖像特征和模型優(yōu)化措施進(jìn)行了總結(jié)，并對比了各類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在礦物識別中的性能表現(xiàn)。（剩余63440字）