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融合改进残差网络和注意力的黏土矿物图像分类

杜睿山 陈雨欣 孟令东 张桐 程佳薪

计算机工程与应用2024，Vol.60Issue(23)：P.333-339,7.
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计算机工程与应用2024，Vol.60Issue(23)：P.333-339,7.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2308-0344

融合改进残差网络和注意力的黏土矿物图像分类

杜睿山 1陈雨欣 2孟令东 3张桐 4程佳薪5

作者信息

  • 1. 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318 油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室(东北石油大学),黑龙江大庆163318
  • 2. 东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318
  • 3. 油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室(东北石油大学),黑龙江大庆163318
  • 4. 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆163712
  • 5. 东北石油大学地球科学学院,黑龙江大庆163318
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/矿物识别/图像分类/多尺度特征/通道注意力/自注意力

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杜睿山,陈雨欣,孟令东,张桐,程佳薪..融合改进残差网络和注意力的黏土矿物图像分类[J].计算机工程与应用,2024,60(23):P.333-339,7.

基金项目

黑龙江省自然科学基金(LH2021F004)。 （LH2021F004）

计算机工程与应用

OA北大核心CSTPCD

1002-8331

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