[发明专利]一种基于多尺度特征融合的矿石分选模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202310879685.0 | 申请日： | 2023-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN116597258B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 王杉;刘三铸;刘云祥;刘卫东;邹倩 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/10;G06V10/32;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌旭瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 36150 | 代理人： | 刘红伟 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多尺度特征融合的矿石分选模型训练方法及系统，该方法包括：获取若干矿石图像数据，并按照预设规则根据若干所述矿石图像数据划分出训练集以及验证集；对所述训练集进行随机数据增强处理，并基于多尺度特征融合算法构建出ResNet‑MS网络；设置所述ResNet‑MS网络的学习率初始值、学习率变化方法以及优化器种类，并将所述训练集和所述验证集分别输入至所述ResNet‑MS网络中；分别比较每一所述验证集通过所述ResNet‑MS网络输出的准确率，并将准确率最高的验证集对应的ResNet‑MS网络设定为目标矿石分选模型。通过上述方式能够显著提升低品位矿石的回收利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 矿石 分选 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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