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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明提供一种基于改进的DeepLabv3+模型的页岩结构和组分的识别方法，将预处理过的页岩扫描电镜图片输入修改后的特征提取网络MobileNetV4，提取出两个有效特征层；在加入CA注意力机制，将位置信息嵌入到channelattention中；将有效第二特征层再使用不同膨胀率的空洞卷积进行特征提取，堆叠得到第三特征层，使用卷积获得第四特征层；采样得到第五特征层；将第一特征层卷积得到新的第六特征层；将第四特征层和第六特征层进行融合得到第七特征层；将第七特征层卷积再进行特征提取，得到第八特征层进行采样。本发明在页岩扫描电镜图片的分割中能够快速捕获上下文信息，网络参数少，能够准确识别页岩的组分和结构，训练时间短、模型泛化性和鲁棒性好。
主权项：1.一种基于改进的DeepLabv3+模型的页岩结构和组分的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、修改MobileNetV4，移除MobileNetV4中的全局平均池化层和分类器,只保留特征提取部分；步骤2、将预处理过的页岩扫描电镜图片输入修改后的特征提取网络MobileNetV4，提取出两个有效特征层，分别是第六层的浅层有效第一特征层以及深层的有效第二特征层；步骤3、在MobileNetV4后面加入CA注意力机制，将位置信息嵌入到channelattention中，帮助模型在处理输入数据时，有选择地关注其中的重要信息；步骤4、将有效第二特征层再使用不同膨胀率的空洞卷积进行特征提取；步骤5、将步骤3提取到的特征进行堆叠得到第三特征层；步骤6、将堆叠后的特征使用1×1卷积进行通道数调整获得第四特征层；步骤7、将第四特征层进行上采样得到第五特征层；步骤8、将第一特征层使用1×1卷积进行通道数调整得到新的第六特征层；步骤9、将第四特征层和第六特征层进行融合得到第七特征层；步骤10、将第七特征层使用3×3卷积再进行特征提取，得到第八特征层；步骤11、对第八特征层进行上采样，调整图像的大小为512*512。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于改进的DeepLabv3+模型的页岩结构和组分的识别方法
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