标题：结合迁移学习和集成学习的岩石识别卷积神经网络模型
作者：张龙昊1；张超群1，2；汤卫东1 刘成星1 代林林1
作者单位：1 广西民族大学人工智能学院，广西 南宁 530006；2 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室，广西 南宁 530006
关键字：卷积神经网络；迁移学习；集成学习；岩石识别
摘要：针对岩石智能识别的研究总体较少，且识别准确率较低的问题，提出一种结合迁移学习和集成学习方法的岩石识别卷积神经网络模型TF_MDR_Fusion，其主要结合迁移学习思想，对MobileNetV3_Large、DenseNet121和ResNet50这3种模型在ImageNet数据集上进行预训练，通过集成学习方法将3种模型结合进一步提高岩石识别的性能。通过对比实验和消融实验，其结果均表明TF_MDR_Fusion模型比单个模型表现更出色，其对于岩石图像识别的准确率为77.60%，可为岩石智能识别提供有力支持。