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发明公开
一种基于轻量级卷积神经网络识别岩石岩性的方法审中-实审

公开(公告)号：CN114359617A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111385749.9

申请日：2021-11-22

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 范光鹏 , 陈飞翔 , 赵以柔 , 张栋凯

IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明基于MobileNets轻量级卷积神经网络识别岩石岩性，结合迁移学习方法，建立了岩石图像岩性识别模型，提出了一种适合地质现场应用的快速高效识别多类别岩石的方法。一个基于轻量级卷积神经网络结合迁移学习快速高效识别多类别岩石的方法，其特征是：基于MobileNet轻量级卷积神经网络结合迁移学习方法在大型数据集ImageNet上的学习成果，迁移到28类岩石图像数据集，经过再次训练之后，筛选表现最佳的压缩CNNs模型并将其将其部署到移动端，构建适合在地质调查现场使用的岩石识别模型。

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