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岩石类型数据集.zip

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简介：
《岩石类型数据集》包含了各类岩石样本的数据信息，旨在为地质学研究与教学提供支持。该数据集有助于识别和分类不同类型的岩石，促进地球科学研究的发展。 岩石分类数据集包含各式各样的石头样本，包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”，共计7类。

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  • 岩石类型数据集.zip
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    《岩石类型数据集》包含了各类岩石样本的数据信息，旨在为地质学研究与教学提供支持。该数据集有助于识别和分类不同类型的岩石，促进地球科学研究的发展。 岩石分类数据集包含各式各样的石头样本，包括“玄武岩”、“花岗岩”、“大理石”、“石英岩”、“煤”、“石灰石”和“砂岩”，共计7类。
     
  • pytorch_cnn岩石数据集.rar
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    pytorch_cnn岩石数据集.rar包含用于训练卷积神经网络的岩石图像集合，旨在利用PyTorch框架进行深度学习研究与应用开发。 在使用PyTorch-CNN进行岩石分类的数据处理过程中，我们首先需要准备一个包含多种类型岩石图像的训练集。这些数据通常包括不同种类的岩石样本，并且每个样本都有相应的标签来表示其具体的类别信息。 为了实现高效的模型训练和验证，我们需要对原始图像数据进行预处理操作，例如调整大小、归一化以及可能的数据增强技术（如随机裁剪或翻转）以提高模型泛化能力。接着，在构建CNN架构时需要考虑到岩石样本的特征特性，并选择合适的网络层组合来提取有效的视觉特征。 训练阶段采用反向传播算法和优化器不断更新权重参数，直至损失函数值下降到可接受范围内。同时通过验证集评估模型性能并调整超参以防止过拟合现象发生。最后，在测试集中检验最终分类准确率等指标从而完成整个岩石图像识别任务的实现流程。 以上步骤确保了基于PyTorch框架下使用卷积神经网络进行岩石分类问题时能够达到较好的效果和效率。
     
  • DEM岩石物理_岩石物理DEM_岩石_DEMD岩物理学参数模型
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    简介：本研究聚焦于岩石物理中的DEM（离散元方法）技术，探讨其在岩石学参数建模中的应用与优势，深入分析岩石结构特性。 关于我编写的DEM岩石物理建模内容，如果有任何问题欢迎留言交流。
     
  • 岩石分类的数据集，包含约1000张图片
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    这是一个包含大约1000张岩石图像的数据集，旨在促进岩石类型自动分类的研究与应用开发。 岩石数据集包含各式各样的石头样本，“石灰岩”、“砂岩”、“泥岩”、“页岩”和“白云岩”，共计5类，大约有1000多张照片，并且每张照片都附带有标注信息。
     
  • 岩石类型识别数据集（VOC+YOLO格式），含4766张图片，9个类别.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像，涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式，便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：4766张 标注数量： - xml文件个数：4766份 - txt文件个数：4766份 标注类别总数为9种，具体名称如下： 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
     
  • 已划分训练集与测试集的岩石数据集
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    这是一个包含已区分训练和测试样本的岩石相关属性的数据集合，适用于机器学习模型的训练与评估。 数据集格式：jpg图片 标注类别数：6 使用标注工具：labelImg 标注规则：对每个类别画矩形框进行标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。
     
  • 基于Python的岩石和CT岩心裂缝语义分割源码及数据集.zip
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    本资源提供了一个用于岩石与CT岩心裂缝识别的Python代码库及数据集。旨在通过深度学习技术实现自动化高精度语义分割，促进地质学研究与石油勘探领域的进步。 本段落主要探讨使用Python进行岩石裂缝与CT岩心裂缝的语义分割技术。语义分割是一种计算机视觉方法，旨在将图像中的每个像素分类到预定义类别中以理解图像内容细节。在这个项目中，Python被作为首选编程语言，因其丰富的库和易读性在数据科学及图像处理领域广受欢迎。 我们将重点介绍用于图像处理的常用Python库。`PIL`（Python Imaging Library）及其更新版本`Pillow`提供了基本的图像操作功能如打开、显示与保存图片；而`OpenCV`则提供更多高级特性，包括滤波器应用和边缘检测等。然而，在进行深度学习任务时，例如语义分割，通常会使用诸如`TensorFlow`或`PyTorch`这样的框架来处理复杂的计算需求。在本项目中可能采用的是基于`TensorFlow`的高级API——Keras，它简化了模型构建的过程。 CT（Computed Tomography）岩心扫描是一种非破坏性检测技术，用于获取岩石内部结构的详细信息。通过分析这些图像可以识别并量化裂缝的存在情况，在地质学、石油工程和材料科学等领域具有重要意义。对裂缝进行准确识别有助于研究人员更好地了解储层特性如渗透率及储油能力。 语义分割通常依赖于卷积神经网络（CNNs），例如U-Net，它是一种专为图像分割设计的架构。该模型的特点是对称编码器—解码器结构：编码器部分捕捉全局上下文信息；而解码器则用于恢复精细的像素级预测结果。训练时需要一个带有标注的数据集，即每张输入图片都对应一张指示类别标签（岩石和裂缝）的地图。 本项目中的数据集可能包含CT扫描图像及其对应的标注文件。这些图像是以`.jpg`或`.png`格式存储的；而标注信息则可能是文本形式(`.txt`)或者二进制图像(.npy)等不同形态呈现出来。训练模型时，我们将把整个集合划分为用于学习和验证的不同部分。 代码文件中可能包括以下内容： 1. 数据预处理脚本：负责读取、归一化以及增强（如旋转或翻转）数据以增加多样性； 2. 模型定义文件：基于U-Net或其他相似架构来构建模型结构； 3. 训练脚本：设置训练参数，编译和加载模型，并执行学习循环后保存结果。 4. 预测与评估脚本：在新图像上测试模型性能并可能使用IoU（交并比）等指标评价分割效果。 为了进一步优化模型的准确性，可以尝试调整超参数、采用不同的损失函数以及探索更复杂的网络结构如增加跳跃连接来保留细节。此外还可以考虑集成学习策略例如通过融合多个模型提升预测精度。 这个项目为在地质学领域内进行深度学习应用的学习和实践提供了一个很好的平台，涵盖了从数据处理到模型训练及结果评估的关键步骤。深入理解这些概念和技术能够帮助我们利用计算机技术自动化并精确地分析CT岩心图像，从而提高地质研究的效率与准确性。
     
  • DEM岩石物理_Dem.zip_DEM28.com_岩石_岩石物理分析
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    该资料包包含有关岩石物理学的核心知识和数据，特别是基于DEM（数字高程模型）技术对岩石进行物理性质分析的内容，适用于地质学、土木工程等领域研究。来自DEM28.com的资源库。 微分等效介质模型是岩石物理常用的一种方法，适用于将包含物逐渐加入到矿物相中的情况。
     
  • 利用Python深度学习进行岩石识别-附带数据集.zip
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    本资源提供基于Python深度学习技术进行岩石图像自动分类的方法及代码，包含用于训练和测试的岩石图像数据集，适合科研与教学使用。 本代码基于Python PyTorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以了解如何安装所需环境；您也可以参考相关文档进行设置。 配置好环境之后， 请依次运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py 2. 02深度学习模型训练.py 3. 03pyqt_ui界面.py 这些代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰度背景以使图片变为正方形（如果原图已经是正方形则不会进行此操作），以及旋转角度来增强数据集。 运行第一个脚本时，会读取每个类别文件中的图像路径及对应的标签； 第二个脚本将使用训练和验证集合的txt文本开始模型训练，并在完成后保存至本地。