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摘要

岩石图像识别在地质勘查、矿产开发及油气储层分析等领域具有重要意义，是

实现地质建模与资源评估自动化的重要基础。然而，岩石图像普遍存在样本稀缺、

纹理结构复杂、类别间相似度高等挑战，传统方法在特征提取和分类精度方面难以

满足实际需求。近年来，深度学习在图像识别任务中取得显著进展，为岩石图像的

智能识别提供了新的解决思路。

针对岩石图像识别中的关键难点，本文分别基于卷积神经网络和Transformer

两类主流模型架构，设计并实现了两种改进的岩石图像识别方法。在卷积网络方面，

本文以Ef