《表2 测试集得分：基于深度学习的智能矿物识别方法研究》
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在矿物的测试集中，共计包含了100张图片，每种矿物各20张。根据表2所示，智能矿物识别模型在角闪石、石榴石上取得了完美表现，识别准确率高达100%。而橄榄石和黑云母的准确率相对较低，不过也都在75%以上。100张测试集的总准确率为89%，体现了智能矿物识别的较好水平。
| 图表编号 | XD00220218900 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.09.01 |
| 作者 | 郭艳军、周哲、林贺洵、刘小辉、陈丹丘、祝佳琪、伍峻琦 |
| 绘制单位 | 北京大学地球与空间科学学院、北京大学地球科学国家级实验教学示范中心、北京大学地球科学国家级虚拟仿真实验教学中心、北京大学信息科学技术学院、北京大学软件与微电子学院、北京大学地球与空间科学学院、北京大学地球科学国家级实验教学示范中心、北京大学地球科学国家级虚拟仿真实验教学中心、北京大学地球与空间科学学院、北京大学地球科学国家级实验教学示范中心、北京大学地球科学国家级虚拟仿真实验教学中心、北京大学地球与空间科学学院、北京大学地球科学国家级实验教学示范中心、北京大学地球科学国家级虚拟仿真实验教学中心、北京大学地 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
