基于RegNet網(wǎng)絡(luò)的巖石圖像模式識別

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摘  要：建立了以巖石圖片為輸入的深度學(xué)習(xí)模型，以實現(xiàn)巖石類型的智能識別。該模型基于RegNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過探索網(wǎng)絡(luò)設(shè)計空間特征，高效獲取模型的最優(yōu)參數(shù)組合。為了提高類型的識別率，在數(shù)據(jù)預(yù)處理中采用了置信學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法和技巧，在訓(xùn)練階段采用了遷移學(xué)習(xí)方法。實驗表明，該模型的識別準(zhǔn)確率達(dá)到89.94%，在某些類別的召回率甚至高達(dá)100%。（剩余6734字）