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：rockimage  efficientchannelattention(ECA)  Mishactivationfunction  ShuffleNetnetwork  
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
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2024-12-14 11:50 上传 基于改进ShuffleNetV2网络的岩石图像识别.pdf

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