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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉图歌信息技术有限责任公司

摘要：本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑HeadP‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。

主权项：1.一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法，其特征在于，建立自然岩矿图像识别模型进行多类目岩矿快速分类，所述方法包括以下步骤：S1，采集岩矿图像数据集样本输入至自然岩矿图像识别模型的预处理模块，进行特征预提取和抑制过拟合处理，所述数据集样本包括图像数据以及与其对应的类别标签，继续执行步骤S2；S2，将经过预处理模块的数据集样本输入至自然岩矿图像识别模型的数据处理模块中进行参数训练和Token提取，继续执行步骤S3；S3，自然岩矿图像识别模型的结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果，完成对所述自然岩矿图像识别模型的训练；继续执行步骤S4；S4，获取待识别图像数据并输入至所述自然岩矿图像识别模型，完成对所述待识别图像数据的分类并输出结果；所述自然岩矿图像识别模型中，所述预处理模块包括：顺次连接的输入层、图像统一格式预处理模块、迁移模型、ECTG模块、Dropout层；所述数据处理模块包括：顺次连接的参数正则化层、Mlti-HeadAttention模块、Linear层、ECTG模块、Linear+Dropout层、参数正则化层、Linear+GeLU层、Dropout+Linear层、Dropout+Linear层、STFE模块、Linear层；所述结果处理模块包括：顺次连接的参数正则化层、ECTG模块、RCLinear+Softmax层。

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百度查询： 中国地质大学(武汉) 武汉图歌信息技术有限责任公司 基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质