基于Xception网络的岩石图像分类识别研究
Geography and Geo-Information Science（2022）
Abstract
准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向.传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别,对相关知识与判别经验的要求很高.针对这一问题,该文提出一种基于Xception网络的自动化岩石图像分类方法,将InceptionV3网络中的卷积操作替换为深度可分离卷积模块,同时引入残差连接机制以大量减少模型参数与计算量,然后结合迁移学习思想提高图像分类准确率.选取嵊州地质调研中人工采集的10类岩石样本图像构建岩石图像数据集进行验证,结果表明,Xception网络模型对岩石岩性识别的准确率达86％,比其他主流的岩石图像分类模型的识别精度更高.
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