| 基于CNN-GCN模型的扫描电镜图像分类 |
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| 引用本文： | 杜睿山,王栋林,孟令东,张桐.基于CNN-GCN模型的扫描电镜图像分类[J].海南大学学报(自然科学版),2023(4):352-358. |
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| 作者姓名： | 杜睿山 王栋林 孟令东 张桐 |
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| 作者单位： | 1. 东北石油大学计算机与信息技术学院;2. 油气藏及地下储库完整性评价黑龙江省重点实验室;3. 大庆油田有限责任公司勘探开发研究院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41702156）； |
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| 摘 要： | 通过对矿物扫描电镜图像进行分类与鉴定，能够获取矿物的微观信息，确定矿物的组成与类别，对于油气田生、储、盖类型的研究具有重要的意义.由于在一幅图像之中有时不止有一种矿物，且不同矿物之间具有相关性或共生性的特性，而普通的神经网络只提取图像特征或只注意图像局部的特征关系，忽略了矿物之间的相关性.因此如何利用标签之间的关系进行更优秀的多标签图像分类成为扫描电镜图像分类的重要任务.鉴于上述情况，通过构建基于Resnet50的图像特征学习模块与基于图卷积神经网络的分类器模块构成的引入图卷积的卷积神经网络模型可以很好地完成上述任务.使用卷积神经网络模块提取图像特征，并利用GCN模块学习矿物标签之间的相关性，达到提高分类准确率的目的 .此模型相比普通的CNN模型准确率提高了5%，相比引入注意力机制的CNN模型，此模型的准确率仍有3%的优势.实验表明，CNN与GCN相结合的分类模型在扫描电镜数据集分类任务中优于其他的分类模型.
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| 关 键 词： | 扫描电镜图像 CNN GCN 图像分类 多标签 |
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