一种基于注意力引导和多特征融合的岩石图像分类方法

本发明提供一种基于注意力引导和多特征融合的岩石图像分类方法，包括以下步骤：(1)构建岩石数据集，对数据集进行数据增强，然后将数据集分为训练集和测试集；(2)构建残差神经网络ResNet‑50，将准备好的训练集输入到网络结构中进行训练，提取第三阶段特征，(3)将第三阶段特征输入至空间‑通道注意力模块，输出空间特征和通道特征(4)将和输入到多特征融合预测模块进行分类，输出识别到的岩石类型名称；(5)利用测试集进行验证，得到训练好的岩石图像分类模型；(6)利用所述岩石图像分类模型对岩石图像进行识别分类，得到岩石类型的名称。本发明的分类方法精度较高，精准率为97.03％、召回率为96.42％和F1分数为96.72％。