跨层双线性融合改进EfficientNet-B5的笔石图像分类方法

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笔石化石的分布为页岩地层的精细划分提供了重要依据。针对笔石种类多、种间特征差别小导致人工鉴定难度大的问题,提出一种跨层双线性融合改进EfficientNet-B5的笔石图像分类方法,跨层特征融合模块有效地增强了模型的特征提取能力。首先将图像输入EfficientNet-B5模型,依据不同层次特征图的特点,分别将EfficientNet-B5第2、第5、第7个移动翻转瓶颈卷积块输出的特征图选作低层、高层和全局特征信息;采用跨层双线性融合方法将多层次特征融合;最后将融合特征送入Softmax分类器,输出图像的预测标签。基于国内常见笔石,构建了51种笔石的图像数据集并进行实验,本文方法的分类精度达到94.03%,较其他图像分类方法具有一定优势。
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