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题名基于混合专家模型的岩石薄片图像分类
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作者
周程阳
刘伟
吴天润
李骜
韩霄松
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机构
吉林大学软件学院
中国石油集团工程技术研究院
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出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2024年第4期905-914,共10页
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基金
国家重大科技专项基金(批准号:2011ZX05044,2011ZX05001)
国家自然科学基金(批准号:62372494)
+1 种基金
吉林省科技发展计划项目(批准号:20220201145GX,20220601112FG)
大学生创新创业训练计划项目(批准号:202310183221)。
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文摘
以常见的5种岩石薄片作为研究对象构建数据集,提出一种新的基于混合专家模型的岩石薄片图像分类模型.该模型从薄片图像中学习到每种岩石图像的特征,并对其进行分类.首先,使用多个基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的图像分类模型(ResNet50,MobileNetV3,InceptionV3,DeiT等)对数据进行训练;其次,选取效果较好的模型,通过构建混合专家模型,得到最终的预测结果,其岩性识别准确率(ACC)和AUC在验证集上达到85.33%和96.69%,在测试集上达到87.16%和96.75%;最后,通过混合专家模型结合多个模型,综合各模型的优势,平衡各模型间的贡献,提高分类结果的准确性和鲁棒性,使得到的分类结果更可靠、稳定.
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关键词
岩石薄片分类
混合专家模型
图像分类
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Keywords
classification of rock thin section
mixture of expert model
image classification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于层一致性平均教师模型的半监督岩石薄片图像分类
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作者
严子杰
王杨
陈雁
张翀
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机构
西南石油大学计算机科学学院
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期27-38,共12页
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基金
四川省科技厅科技计划项目(No.20ZDYF1215)资助。
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文摘
传统的岩石薄片图像分类依赖于大量人工标记的图像样本,这种方式受制于标记人员的经验和能力,且无法通过不断增加的未标记岩石薄片图像样本实现分类能力的可扩展式增强。该文提出的在平均教师(mean teacher, MT)模型的基础上,通过在无监督损失中添加层一致性正则化项的方式约束师生模型的层次结构,实现对未标记数据信息的有效利用。消融实验和层一致性平均教师(hierarchy consistency mean teacher, HCMT)模型对比实验结果表明,层一致性正则化方法利用了未标记数据的有效信息,提升了MT模型的分类效果,使得HCMT模型可以在半标记数据集中获得如全标记数据集相似的分类能力。该实验表明,半监督学习模型利用大量未标记岩石薄片图像数据可以提升模型分类的能力。
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关键词
半监督学习
平均教师模型
岩石薄片图像分类
层一致性方法
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Keywords
semi-supervised learning
mean teacher(MT)model
classification of rock slice images
hierarchy consistency method
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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