基于RegNet网络的岩石图像模式识别

摘要：

建立了以岩石图片为输入的深度学习模型,以实现岩石类型的智能识别.该模型基于RegNet网络结构,通过探索网络设计空间特征,高效获取模型的最优参数组合.为了提高类型的识别率,在数据预处理中采用了置信学习和数据增强等方法和技巧,在训练阶段采用了迁移学习方法.实验表明,该模型的识别准确率达到89.94％,在某些类别的召回率甚至高达100％.

关键词：RegNet网络、模式识别、置信学习、数据增强、迁移学习

所属期刊栏目：6

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：博士启动项目;教育厅教育科学规划项目

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：63-66