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深度学习模型在地质图像识别中的应用

说明

随着深度学习技术的不断发展，未来可能会出现更为智能化的地质勘探系统。结合深度学习与其他人工智能技术，如自动化采样、无人机勘测等，能够更高效、更精准地进行地质测绘工作。

生成对抗网络（GAN）是近年来发展迅速的深度学习模型，其通过生成器与判别器的对抗训练，能够生成与真实图像相似的合成图像。在地质图像识别中，GAN可以用于生成稀缺地质数据，扩充训练数据集，从而提升识别模型的鲁棒性和泛化能力。

卷积神经网络（CNN）作为深度学习中应用最为广泛的模型，特别适用于地质图像识别。CNN通过卷积层提取图像的局部特征，