一种基于深度学习的有孔虫化石识别方法
古生物化在判断生油母质、油气生成和保存时代以及分析沉积环境中扮演重要角色.然而,传统的微观化石识别鉴定工作效率低下、费时费力,且主观性较强,常规方法已不能满足高效、快速油气勘探评价的需要;本文提出一种基于深度学习的有孔虫化石识别方法,在三分类数据集上实验了VGG16模型和GoogLeNet模型,识别平均准确度为85%.该方法可以大大减轻古生物鉴定人员的工作量,解决古生物专业人才匮乏问题,同时提高成果共享和利用效率.
有孔虫鉴定、CNN、深度学习、VGG16、GoogLeNet
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TP311(计算技术、计算机技术)
2019-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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