本发明公开了一种用于智能制造的矿石X光图像识别方法，包括制作训练数据集、训练图像分类网络、识别待分选矿石X光图像等步骤。图像分类网络包括多尺度特征提取模块、最大池化层、全局平均池化层、FC层和softmax分类器，多个多尺度特征提取模块沿图像分类网络的深度方向设置，最后一个最大池化层的输出端通过全局平均池化层与FC层的输入端连接，FC层的输出端与softmax分类器的输入端连接。本发明将多尺度特征提取结构与注意力机制结合，控制多尺度特征提取模块参数量和计算量的情况下，极大提升了网络对图像特征的提取效率，与现有技术相比，本发明提供的图像分类识别网络在识别精度和运行速度上取得了更好的平衡。
声明：
“用于智能制造的矿石X光图像识别方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
829
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
