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摘要：本发明提供一种基于Refinenet网络模型的岩石孔隙分割方法、系统及存储介质，涉及岩石结构测量技术领域，为解决现有的方法受卷积固有的局部性特征限制，对于复杂和细微的岩石孔隙结构不能精准、高效的分割的问题。本发明基于的RefineNet的图像分割模型，采用多个小卷积级联替代大卷积，并在编码器的每个Block后面引入坐标注意力机制，坐标注意力机制通过空间位置和通道加权，增强模型对图像纹理特征的感知能力，同时，引入自适应的权重调整机制，坐标注意力机制的权重生成过程中，对生成的中间特征图进行全局信息提取，根据图像的特性动态调整注意力权重，以提高网络模型的分割精度和适应性。
主权项：1.一种基于Refinenet网络模型的岩石孔隙分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对岩石试样进行切片处理，采集岩石试样切片的CT扫描图像数据，对图像数据进行预处理，将图像数据随机划分为训练集和测试集；步骤二、构建基于的RefineNet的图像分割模型，模型采用多个小卷积级联替代大卷积，并在编码器的每个Block后面引入坐标注意力机制，坐标注意力机制通过空间位置和通道加权，增强模型对图像纹理特征的感知能力，同时，引入自适应的权重调整机制，坐标注意力机制的权重生成过程中，对生成的中间特征图进行全局信息提取，根据图像的特性动态调整注意力权重，以提高网络模型的分割精度和适应性；步骤三、基于训练集对所述图像分割模型进行训练，基于所述测试集测试模型性能；步骤四、基于训练后的图像分割模型对岩石孔隙进行分割。
全文数据：
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百度查询： 东北石油大学 一种基于Refinenet网络模型的岩石孔隙分割方法、系统及存储介质
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