【摘 要】
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深度学习的发展为目标检测的研究提供了新的思路,深度神经网络带来的强大特征提取能力,将原始输入数据中低层次的特征抽象为高层次特征,提升了目标检测的能力。岩石孔隙作为
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深度学习的发展为目标检测的研究提供了新的思路,深度神经网络带来的强大特征提取能力,将原始输入数据中低层次的特征抽象为高层次特征,提升了目标检测的能力。岩石孔隙作为岩石组分研究一个重要部分,对油气勘探、开发具有重大的影响,传统的岩石孔隙识别,以人工为主,存在识别周期长、错误率高等问题,针对这些问题,本文以鄂尔多斯盆地致密储层砂岩孔隙图像为实验数据,运用深度学习对三种孔隙类别进行检测。本文将Faster R-CNN网络运用到岩石孔隙的检测中,在算法模型实现的基础上,首先进行基于VGG16的基础实验,通过基础实验结果的分析,发现了岩石孔隙图像中小目标误检和尺度差异问题。为了进一步提升Faster R-CNN对岩石孔隙检测的准确率,本文采用三种优化方案,一是将CNN网络中特征提取层改为ResNet-101,提升了网络稳定性;二是本文通过设计RPN网络结构,提升了网络对小目标的检测精度;三是通过加入OHEM算法,解决了正负样本比例不协调的问题。通过对网络以上三个方面的改进,整体提升了网络对岩石孔隙图像中小目标和多目标的检测准确度。
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