Gemtelligence：利用深度学习加速宝石分类
计算机视觉与模式识别
2023-06-12 v1
摘要
奢侈品尤其是投资级宝石的价值受其产地和真伪的极大影响，有时差异可达数百万美元。传统上，人类专家通过目视检查和一系列分析方法来判定宝石产地并检测处理。然而，数据解读可能带有主观性且耗时，导致结果不一致。在本研究中，我们提出Gemtelligence，一种基于深度学习的新方法，可实现准确且一致的产地判定与处理检测。Gemtelligence由卷积和基于注意力的神经网络组成，用于处理多种仪器收集的异构数据类型。值得注意的是，尽管使用的输入数据来自相对廉价的分析方法，该算法仍展现出与昂贵的激光剥蚀电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析以及人类专家目视检查相当的预测性能。我们的创新方法通过显著提升整个分析流程的自动化与鲁棒性，代表了宝石分析领域的重大突破。
引用
@article{arxiv.2306.06069,
title = {Gemtelligence: Accelerating Gemstone classification with Deep Learning},
author = {Tommaso Bendinelli and Luca Biggio and Daniel Nyfeler and Abhigyan Ghosh and Peter Tollan and Moritz Alexander Kirschmann and Olga Fink},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06069},
year = {2023}
}