买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江西理工大学

摘要：本发明公开一种石墨矿品位分类模型训练方法、应用方法及相关装置，涉及石墨矿品位分类技术领域，其中，训练方法包括：获取训练集；所述训练集为若干个类别的石墨矿图像样本；将训练集中的石墨矿图像样本输入TRA‑FFNet模型，得到TRA‑FFNet模型的品位分类输出；所述TRA‑FFNet模型为基于ResNet‑50深度残差网络和Transformer深度神经网络构建的模型；根据TRA‑FFNet模型的品位分类输出、训练集中石墨矿图像样本对应的类别以及确定的损失函数，确定损失值；根据损失值对TRA‑FFNet模型的网络参数进行优化，得到石墨矿品位分类模型。本发明可快速、准确对石墨矿品位进行识别分类。

主权项：1.一种石墨矿品位分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练集；所述训练集为若干个类别的石墨矿图像样本；将所述训练集中的石墨矿图像样本输入TRA-FFNet模型，得到TRA-FFNet模型的品位分类输出；所述TRA-FFNet模型为基于ResNet-50深度残差网络和Transformer深度神经网络构建的模型；根据所述TRA-FFNet模型的品位分类输出、训练集中石墨矿图像样本对应的类别以及确定的损失函数，确定损失值；根据所述损失值对TRA-FFNet模型的网络参数进行优化，得到石墨矿品位分类模型；所述TRA-FFNet模型包括：输入模块，用于输入石墨矿图像样本；第一特征提取模块，用于对所述石墨矿图像样本进行特征提取，得到第一特征图；第二特征提取模块，用于对所述第一特征图进行特征提取，得到第二特征图；第三特征提取模块，用于对所述第二特征图进行特征提取，得到第三特征图；第四特征提取模块，用于对所述第三特征图进行特征图的通道加权，得到加权特征图，并对所述加权特征图进行特征提取，得到第四特征图；所述特征图的通道加权是通过TransformerBlock实现的；第一自适应最大池化层，与所述第二特征提取模块连接，用于调整所述第二特征图的大小，得到第一调整特征图；第二自适应最大池化层，与所述第三特征提取模块连接，用于调整所述第三特征图的大小，得到第二调整特征图；第三自适应最大池化层，与所述第四特征提取模块连接，用于调整所述第四特征图的大小，得到第三调整特征图；所述第一调整特征图、所述第二调整特征和所述第三调整特征图的大小相等；融合模块，用于将所述第一调整特征图、所述第二调整特征和所述第三调整特征图进行融合，得到融合特征图；所述融合特征图为一维向量的特征图；全连接层，与所述融合模块连接，用于将所述融合特征图进行分类，得到石墨矿图像样本的品位分类输出；所述TransformerBlock包括：压缩单元，用于对所述第三特征图的宽度方向和高度方向分别进行压缩，得到宽度方向和高度方向的特征；融合单元，用于对所述宽度方向和高度方向的特征进行融合，得到融合特征；降维单元，用于对所述融合特征进行降维，得到降维特征；TransformerEncoder单元，用于通过自注意力机制对所述降维特征进行特征提取，得到特征序列；权重系数确定单元，用于根据所述特征序列确定权重系数；加权特征图确定单元，用于将所述第三特征图与所述权重系数相乘，得到加权特征图；所述融合模块包括：拼接单元，用于对所述第一调整特征图、所述第二调整特征和所述第三调整特征图进行拼接，得到拼接特征图；通道数调整单元，用于对所述拼接特征图进行通道数调整，得到通道数调整后的特征图；自适应平均池化层，用于调整所述通道数调整后的特征图的大小，并经过Flatten操作，得到一维向量的特征图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西理工大学 一种石墨矿品位分类模型训练方法、应用方法及相关装置