典型文献
基于RegNet网络的岩石图像模式识别
文献摘要：
建立了以岩石图片为输入的深度学习模型,以实现岩石类型的智能识别.该模型基于RegNet网络结构,通过探索网络设计空间特征,高效获取模型的最优参数组合.为了提高类型的识别率,在数据预处理中采用了置信学习和数据增强等方法和技巧,在训练阶段采用了迁移学习方法.实验表明,该模型的识别准确率达到89.94％,在某些类别的召回率甚至高达100％.
文献关键词：
RegNet网络;模式识别;置信学习;数据增强;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
林海涛;郑群浩;林嘉仪;陈沛逸
作者机构：
韩山师范学院 数学与统计学院,广东 潮州 521041
文献出处：
引用格式：
[1]林海涛;郑群浩;林嘉仪;陈沛逸-.基于RegNet网络的岩石图像模式识别)[J].现代信息科技,2022(14):63-66
A类：
置信学习
B类：
RegNet,岩石图像,模式识别,深度学习模型,岩石类型,智能识别,索网,网络设计,设计空间,空间特征,取模,最优参数,数组,识别率,数据预处理,数据增强,方法和技巧,训练阶段,迁移学习方法,识别准确率,召回率
AB值：
0.471564
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