A114-基于ConvNeXt和resnet模型对比的矿石种类识别

飞书用户9071

飞书用户6703

3月18日修改

🎁

【购买前必看】

1、关于我们：

我们是全职的技术团队，跟闲鱼上大部分兼职都不一样，所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？​

2、关于业务

我们只做python，尤其擅长sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。注意：号称java/c/php啥都会的那100%是骗人的，淘宝上这种虚假宣传特别多！。​

3、关于项目：

我们从2018年开始，就专注于毕设、数学建模、会议期刊论文，已有6年，积累了数百个项目，案例官网：www.zzgcz.com。更多私密项目无法展示，联系微信定制：zzgcz_com。

4、关于售后

1）敢承诺100%项目均在本地运行通过，包远程运行安装。

2）所有项目都是我们自己写的，二次修改起来非常容易。

5、关于定制

我们定制开发90%来源于老客户推荐。淘宝上基本被中介垄断了，抽成高达50%以上。他们的模式是：填资料拉群找兼职技术，诱骗你下单，要么技术摆烂最后一天说做不了全退，要么给你一堆烂代码让你退一半，退款率在80%以上。​

我们全职定制1-2天可完成，没有中介费！远程验收满意后再付全款​

1. 项目简介

本文提出了一种基于深度学习的矿石种类识别方法，通过对比 ConvNeXt 和 ResNet50 两种卷积神经网络模型的性能，探索其在矿石分类任务中的表现差异。实验使用自定义矿石图像数据集，包含7种矿石类别，数据集通过预处理（如图像缩放、标准化）后分为训练集和测试集。​

运行结果对比左resnet。右convnext【此为全量数据从头训练结果可直接引用，如需增加对比模型或者修改自定义数据，请联系：zzgcz_com】​

common.docs_name - LarkCCM_Docs_Menu_Image

47%

53%

64%

36%

64%

3. 数据集与预处理

本项目使用的矿石种类识别数据集主要由不同种类的矿石图像组成，这些图像用于训练、验证和测试模型。数据集的特点在于其包含了多样化的矿石外观，如不同的纹理、形状和颜色，从而模拟真实环境中的识别任务。通过这些多样化的数据，模型可以更好地学习如何识别复杂的视觉模式，提高在实际应用场景中的泛化能力。​

在数据预处理方面，本项目实现了从原始数据到模型可用格式的完整流程。首先，图像数据被读取并转换为适合模型输入的标准格式。为了增强模型的鲁棒性，项目使用了paddle.vision.transforms库进行一系列数据增强操作，包括随机裁剪、旋转、水平翻转和颜色抖动等。这些数据增强技术通过增加训练数据的多样性来减少模型过拟合的风险，使其更能适应不同环境中的图像输入。​

数据归一化也是预处理的重要步骤，将每个图像像素值缩放至模型要求的范围（如0到1或-1到1）。此操作确保数据在输入时具有一致的尺度，从而帮助模型在训练过程中更快收敛，提高训练稳定性。此外，项目在数据加载阶段实现了批量处理和数据打乱，这样可以确保训练时的样本随机性，提高模型学习的有效性。​

虽然该项目的主要关注点是深度学习模型的训练，但其数据预处理部分通过系统化的步骤和模块化的设计，确保了数据清洁、格式标准化及数据增强策略的执行。通过这些预处理措施，模型得以从更丰富和更有代表性的数据中学习，从而提升最终的分类性能和应用效果。​

33%

67%

4. 模型介绍

A114-基于ConvNeXt和resnet模型对比的矿石种类识别​

A114-基于ConvNeXt和resnet模型对比的矿石种类识别