本发明公开了一种基于岩石薄片显微图像深度学习的岩石分类方法，以采集偏光显微镜下岩石薄片显微图像作为原始数据，利用数据增强技术扩大其数据量并制作RockDataset数据集，然后将RockDataset输入到改进的ResNet50模型中进行深度迁移学习训练和参数优化，最终得到高精度的岩石分类识别深度学习模型RockNet，应用RockNet可以准确预测岩石类型的名称和置信度。本发明无需专业的岩石镜下鉴定知识，可以大大提高岩石分类的效率和准确度(高达98％以上)，避免人为的错误，促进岩石薄片分类的智能化和自动化，更好地服务于地质教学、科研与生产。
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“基于岩石薄片显微图像深度学习的岩石分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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