岩石薄片的自动描述：一种 Web 应用
计算机视觉与模式识别
2024-02-26 v1 机器学习
摘要
各种岩石类型的识别和表征是地质学及相关领域（如采矿、石油、环境、工业和建筑）的基本活动之一。传统上，由人类专家负责分析并解释关于类型、成分、纹理、形状及其他属性的细节，这些样本是在现场采集或在实验室制备的。结果不仅基于经验而具有主观性，而且消耗大量的时间和努力。本提案利用结合计算机视觉和自然语言处理的人工智能技术，从岩石薄片图像生成文本和语音描述。我们构建了一个包含图像及其相应文本描述的数据集，用于训练一个模型，该模型将 EfficientNetB7 提取的图像相关特征与 Transformer 网络生成的文本描述相关联，达到了 0.892 的准确率和 0.71 的 BLEU 值。该模型可作为研究、专业和学术工作的有用资源，因此已通过 Web 应用程序部署供公众使用。
引用
@article{arxiv.2402.15039,
title = {Descripci\'on autom\'atica de secciones delgadas de rocas: una aplicaci\'on Web},
author = {Stalyn Paucar and Christian Mejía-Escobar y Víctor Collaguazo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.15039},
year = {2024}
}
备注
21 pages, in Spanish language, 7 figures