基于改進ShuffleNetV2網(wǎng)絡(luò)的X射線鎢礦識別方法

摘要： 針對部分鎢礦山礦石分選設(shè)備算力不足沒有合適的礦石分類模型，通過自建以X射線透射成像的鎢礦礦石圖像為數(shù)據(jù)集，提出了一種基于ShuffleNetV2礦石分類識別模型。首先，通過改進ShuffleNetV2的基本單元，將3×3的深度卷積擴大成7×7的深度卷積，以提升感受野；其次，通過引入卷積塊注意力模塊，提取更具區(qū)分性的特征，同時抑制無關(guān)特征；采用h-swish激活函數(shù)減少沉默神經(jīng)元... （共9頁）