基于改进ShuffleNetV2网络的岩石图像识别
文档名：基于改进ShuffleNetV2网络的岩石图像识别
摘要：由于基于传统深度学习的岩石图像识别算法模型比较繁琐,而且应用于移动终端等需要一定的计算能力,因此很难实现对岩石类型的实时准确判别.为此,以ShuffleNetV2网络为基础,插入通道连接注意力机制ECA(EfficientChannelAttention)模块,使用Mish激活函数代替ReLU激活函数并引入轻量级网络部件中的深度可分离卷积.将该方法用于岩石图像识别,实验结果表明,改进后的算法结构简单,同时具有轻量化的特点,其识别精度达到94.74％,可在移动终端等有限资源环境下应用.
作者：袁硕 刘玉敏 安志伟 王硕昌 魏海军 Author：YUANShuo LIUYumin ANZhiwei WANGShuochang WEIHaijun
作者单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318重庆科技学院电气工程学院,重庆401331
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(3)
分类号：TP312
关键词：岩石图像有效通道注意力机制Mish激活函数ShuffleNet网络
Keywords：rockimageefficientchannelattention(ECA)MishactivationfunctionShuffleNetnetwork
机标分类号：
在线出版日期：2023年7月26日
基金项目：黑龙江省自然科学基金资助项目基于改进ShuffleNetV2网络的岩石图像识别[
期刊论文]吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(3)袁硕刘玉敏安志伟王硕昌魏海军由于基于传统深度学习的岩石图像识别算法模型比较繁琐,而且应用于移动终端等需要一定的计算能力,因此很难实现对岩石类型的实时准确判别.为此,以ShuffleNetV2网络为基础,插入通道连接注意力机制ECA(EfficientChannel...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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