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基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型
被引量：
4
1
作者
宛鹤
张金艳
+4 位作者
屈娟萍
张崇辉
薛季玮
王森
卜显忠
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第1期174-181,共8页
针对当前矿物识别领域存在的精度不佳、适应性差、携带不便等问题,提出了一种基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型(CA-MobileNet V3)。为获得研究所需的有效数据集,通过由mindat. org网站和自行拍摄方式获取的矿物图像创建了一个包...
针对当前矿物识别领域存在的精度不佳、适应性差、携带不便等问题,提出了一种基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型(CA-MobileNet V3)。为获得研究所需的有效数据集,通过由mindat. org网站和自行拍摄方式获取的矿物图像创建了一个包含19种矿物的数据集,对其进行数据增强处理,并按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。为提升模型对图像信息的特征提取能力,引入协调注意力机制,用以替代轻量型MobileNet V3模型的原始SE注意力机制,以提高矿物识别准确率。最后,采用迁移学习方法预训练CA-MobileNet V3模型,以加速模型收敛、提高泛化能力、避免过拟合。在训练过程中,将CA-MobileNet V3与mobilenet v3、MobileNet V3、ShuffleNet V2、Efficient Net V2等模型进行了性能比较。结果表明:各迁移模型均展现出显著的收敛速度优势,而CA-MobileNet V3矿物智能识别模型的Top1-准确率、Top2-准确率、f_1-score值分别达到93.90%、98.58%和93.89%,在所有模型中效果最佳,且模型大小仅为4.61 MB,属于轻量化模型。为验证模型有效性,t-SNE可视化分析被用于不同模型的识别效果比较,进一步印证了CA-MobileNet V3模型的优越性。
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关键词
矿物分类
迁移学习
轻量化模型
协调注意力机制
t-SNE
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题名
基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型
被引量：
4
1
作者
宛鹤
张金艳
屈娟萍
张崇辉
薛季玮
王森
卜显忠
机构
西安建筑科技大学资源工程学院
奥卢大学奥卢矿业学院
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第1期174-181,共8页
基金
国家自然科学基金项目(编号:52274271,52074206,52104266)。
文摘
针对当前矿物识别领域存在的精度不佳、适应性差、携带不便等问题,提出了一种基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型(CA-MobileNet V3)。为获得研究所需的有效数据集,通过由mindat. org网站和自行拍摄方式获取的矿物图像创建了一个包含19种矿物的数据集,对其进行数据增强处理,并按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。为提升模型对图像信息的特征提取能力,引入协调注意力机制,用以替代轻量型MobileNet V3模型的原始SE注意力机制,以提高矿物识别准确率。最后,采用迁移学习方法预训练CA-MobileNet V3模型,以加速模型收敛、提高泛化能力、避免过拟合。在训练过程中,将CA-MobileNet V3与mobilenet v3、MobileNet V3、ShuffleNet V2、Efficient Net V2等模型进行了性能比较。结果表明:各迁移模型均展现出显著的收敛速度优势,而CA-MobileNet V3矿物智能识别模型的Top1-准确率、Top2-准确率、f_1-score值分别达到93.90%、98.58%和93.89%,在所有模型中效果最佳,且模型大小仅为4.61 MB,属于轻量化模型。为验证模型有效性,t-SNE可视化分析被用于不同模型的识别效果比较,进一步印证了CA-MobileNet V3模型的优越性。
关键词
矿物分类
迁移学习
轻量化模型
协调注意力机制
t-SNE
Keywords
mineral classification
transfer learning
lightweight model
coordinate attention mechanism
t-SNE
分类号
P578 [天文地球—矿物学]
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MobileNet V3的矿物智能识别模型
宛鹤
张金艳
屈娟萍
张崇辉
薛季玮
王森
卜显忠
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024
4
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