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申请/专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
摘要：本发明公开一种岩石图像分类方法、设备、介质及产品，涉及图像分类领域。本发明通过引入特别设计的孪生全局密集网络SiameseGlobalDenseNet即SGD模块，能够减少信息的丢失，并且，SGD模块可以整合全局和局部特征，提高岩石的预测精度。此外，为解决次要特征影响岩石图像的特征分类，本发明还引入了空间转换模块STN，以对岩石图像进行变换，实现岩石图像局部关键信息的提取，减少非相关信息对岩石图像分类的影响。通过构建的岩石图像分类模型，基于获取的岩石图像，能够精确地得到岩石图像分类结果，进而提高岩石的预测精度。
主权项：1.一种岩石图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取岩石图像；构建岩石图像分类模型；构建得到的所述岩石图像分类模型为以孪生网络为主干网络，使用SGD模块进行特征提取的植入有空间转换模块的网络模型；所述孪生网络的卷积为扩展卷积；所述SGD模块包括全局模块和局部模块；将所述岩石图像输入至所述岩石图像分类模型，得到岩石图像分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质科学院矿产资源研究所 一种岩石图像分类方法、设备、介质及产品
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