在地质数据不断增加的背景下,深度学习技术已在矿物识别领域取得巨大进展和广泛应用.然而,现有的多尺度卷积神经网络模型存在速度较慢,鲁棒性不足,准确性有待提高等问题,这限制了其在复杂地质环境中的矿物识别应用.针对这些问题,本次研究旨在优化多尺度卷积神经网络模型,以在矿物识别的准确性,速度和鲁棒性方面取得更好的...