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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
摘要：本发明实施例公开了一种基于图像分割的共生矿物识别方法与系统，所述方法与系统包括获取矿物图像并标注及扩充矿物图像分割数据集，构建以SwinTransformer为编码器、改进的特征金字塔为解码器的矿物图像分割模型，并使用多尺度金字塔池化及全局注意力模块以融合不同尺度的矿物特征信息，获取更全面和丰富的矿物特征表示，有效整合矿物图像的上下文信息，加强模型对于不同抽象级别特征的提取能力，保持特征图的丰富性，提高矿物分割性能，训练时使用迁移学习冻结编码器SwinTransformer在ImageNet预训练后在矿物分类数据集微调后的权重后对模型使用矿物分割数据集进行训练，所得模型解决了现有方法和系统仅能识别共生矿物图像中矿物种类，不能对各种类矿物进行准确定位的问题。
主权项：1.一种基于图像分割的共生矿物识别方法与系统，其特征在于包括：S1：获取矿物图像并构建及扩充矿物图像分割数据集；S2：构建多尺度具有全局注意力的编码-解码结构的矿物图像分割模型；S3：训练矿物图像分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 一种基于图像分割的共生矿物识别方法与系统
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