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基于深度学习的岩石样本分类研究 被引量：1
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作者 冯震 潘锦涛 陈相贺 《信息与电脑》 2021年第9期71-73,共3页
在油气勘探中,通常通过重磁、测井、地震、遥感、电磁、地球化学、手标本及薄片分析等方法对岩石样本进行识别,本文拟使用深度学习的方式对岩石样本图像进行识别,采用ResNet残差神经网络模型判断不同岩石样本的图像特征(如轮廓、纹理等... 在油气勘探中,通常通过重磁、测井、地震、遥感、电磁、地球化学、手标本及薄片分析等方法对岩石样本进行识别,本文拟使用深度学习的方式对岩石样本图像进行识别,采用ResNet残差神经网络模型判断不同岩石样本的图像特征(如轮廓、纹理等)进行分类识别.该方法分为图像预处理、图像增强、设计深度学习神经网络模型、训练网络模型、验证与预测等步骤,能够对岩石样本图像进行识别.实验结果表明,该方法的分类准确性达到0.778. 展开更多
关键词 图像分类 深度学习 ResNet 岩石样本
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