【摘 要】
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岩石薄片图像是进行油气勘探研究的必备数据集,论文研究的岩相识别就是对这类图像进行图像自动标注,将复杂的岩石图像转化为简单的文字,不仅可以帮助研究人员快速掌握图像中的有用信息,提高研究效率,还能辅助初学者理解图像内容。论文使用了一种Encoder-Decoder模型,模型中的编码器以GoogLeNet网络为原型创建,模型中的解码器以LSTM为原型创建。当模型中输入岩石图像时,编码器会提取图像特征,并
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岩石薄片图像是进行油气勘探研究的必备数据集,论文研究的岩相识别就是对这类图像进行图像自动标注,将复杂的岩石图像转化为简单的文字,不仅可以帮助研究人员快速掌握图像中的有用信息,提高研究效率,还能辅助初学者理解图像内容。论文使用了一种Encoder-Decoder模型,模型中的编码器以GoogLeNet网络为原型创建,模型中的解码器以LSTM为原型创建。当模型中输入岩石图像时,编码器会提取图像特征,并输出特征向量来代表这个图像。同时,该特征向量也是解码器的输入。解码器为每一个特征向量输出一个对应的单词,一直到它输出句子结束符为止。论文不仅仅成功将深度学习中的图像自动标注应用在了岩相识别中,还证明了该模型比LabelImg图像标注工具的标注效果更佳。论文对比了三种不同孔隙的岩石图像的实验结果发现,粒间孔隙岩石图像由于其简单的颜色特征和清晰的形状特征,在模型中的识别效果更佳。
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