[发明专利]一种岩石地层深度学习识别模型的多尺度采样与输入方法在审
| 申请号： | 202010029405.3 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111783815A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 李超岭;孙钰;李丰丹;刘园园;韩雪;刘畅;于杲彤;吕霞;袁明帅;刘璇昕 | 申请（专利权）人： | 中国地质调查局发展研究中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100037 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种岩石地层深度学习识别模型的多尺度采样与输入方法，包括：根据岩石标本拍照规则和要求，采集岩石标本图片，按照有利于标本特征提取的分类进行存储；筛选存储的典型岩石标本图片，对岩石标本图片的主体区域和特征细节区域进行标注，利用已标注图片及其标注文件训练目标检测模型，采用已经训练好的目标检测模型对剩余岩石标本图片进行主体区域和细节区域的自动标注；根据标注的主体区域和细节区域进行多尺度采样无失真裁切，得到宏观切片与细节切片；进行特征组合成超图，共同构成用于神经网络训练的输入数据。本发明的优点是：实现简单，解决岩石识别精度不高的技术问题，避免模型过度依赖实验室样本，提高岩石识别泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 岩石 地层 深度 学习 识别 模型 尺度 采样 输入 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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