論文の概要: Fused attention mechanism-based ore sorting network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02785v1
• Date: Sun, 5 May 2024 02:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 18:20:16.715488
• Title: Fused attention mechanism-based ore sorting network
• Title（参考訳）: 融合注意機構に基づく鉱石選別ネットワーク
• Authors: Junjiang Zhen, Bojun Xie,
• Abstract要約: 本研究は,注目機構とマルチスケール機能融合戦略を組み込んだOreYOLOという手法を提案する。 ネットワーク構造は軽量に設計されており、高い精度(それぞれ99.3%と99.2%)を維持しながら、低数のパラメータ(3.458M)と計算複雑性(6.3GFLOP)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has had a significant impact on the identification and classification of mineral resources, especially playing a key role in efficiently and accurately identifying different minerals, which is important for improving the efficiency and accuracy of mining. However, traditional ore sorting meth- ods often suffer from inefficiency and lack of accuracy, especially in complex mineral environments. To address these challenges, this study proposes a method called OreYOLO, which incorporates an attentional mechanism and a multi-scale feature fusion strategy, based on ore data from gold and sul- fide ores. By introducing the progressive feature pyramid structure into YOLOv5 and embedding the attention mechanism in the feature extraction module, the detection performance and accuracy of the model are greatly improved. In order to adapt to the diverse ore sorting scenarios and the deployment requirements of edge devices, the network structure is designed to be lightweight, which achieves a low number of parameters (3.458M) and computational complexity (6.3GFLOPs) while maintaining high accuracy (99.3% and 99.2%, respectively). In the experimental part, a target detection dataset containing 6000 images of gold and sulfuric iron ore is constructed for gold and sulfuric iron ore classification training, and several sets of comparison experiments are set up, including the YOLO series, EfficientDet, Faster-RCNN, and CenterNet, etc., and the experiments prove that OreYOLO outperforms the commonly used high-performance object detection of these architectures
• Abstract（参考訳）: 深層学習は鉱物資源の同定と分類に大きな影響を与えており、特に鉱業の効率と正確性を向上させる上で重要な役割を担っている。 しかし、伝統的な鉱石の選別法は、特に複雑な鉱物環境では、非効率性と精度の欠如に悩まされることが多い。 これらの課題に対処するために,金鉱石および硫化鉱石鉱石の鉱石データに基づいて,注目機構とマルチスケール機能融合戦略を組み込んだOreYOLO法を提案する。 YOLOv5にプログレッシブな特徴ピラミッド構造を導入し、特徴抽出モジュールに注目機構を組み込むことで、モデルの検出性能と精度を大幅に向上する。 エッジデバイスの様々な鉱石のソートシナリオと配置要件に適応するために、ネットワーク構造は軽量に設計されており、高い精度(それぞれ99.3%と99.2%)を維持しながら、低数のパラメータ(3.458M)と計算複雑性(6.3GFLOP)を達成する。 実験部分では、金鉄鉱石分類訓練のために、6000枚の金鉄鉱石の画像を含むターゲット検出データセットを構築し、YOLOシリーズ、EfficientDet、Faster-RCNN、CenterNetなど、いくつかの比較実験を行い、OreYOLOがこれらのアーキテクチャの一般的な高性能物体検出よりも優れていることを示す。

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