Lithology Identification of Improved Model based on DeepLabv3 + Deep Convolutional Neural Network

Aiming at the complexity of outcrop lithology identification, an improved outcrop lithology identification algorithm based on DeepLabv3 + is proposed. We use the Xception network replaced by the MobileNetV2 module to enhance the ability to extract lithologic features and make the model more lightwei...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2024 International Conference on New Trends in Computational Intelligence (NTCI) s. 533 - 537
Hlavní autoři:	Wang, Ju, Yin, Senlin, Hu, Zhangming, Bai, Kai
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 18.10.2024
Témata:	Accuracy Attention mechanism Attention mechanisms Classification algorithms Complexity theory Computational intelligence Computational modeling Convolutional neural networks Feature extraction lightweight model lithology identification Semantic segmentation
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!