岩石薄片图像数据及语义分割标签

原始薄片图像数据主要来源于南京大学开源数据集,另外包含一些国内外其它地区的开源数据,无任何私有数据集。

链接1 CSDN:https://download.csdn.net/download/qq_51985653/91700430
链接2 网盘:
通过网盘分享的文件:岩石薄片数据及标签.7z
链接: https://pan.baidu.com/s/18q4bY4JPtgFP8t3mydCh7A
提取码: 4fqx

文件及标签图像

文件内容:
在这里插入图片描述

岩石薄片图像

请添加图片描述

json可视化后的标签图像

在这里插入图片描述

打标签工具labelme

https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/139868041?spm=1001.2014.3001.5501

代码及打标签视频教程参考“同济子豪兄”

https://www.bilibili.com/video/BV1uu4y1Q7Rt?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=c5d972a40f6877b991f3c691467df568

文件内容

(1)标签可视化

包含11个可视化的标签图像及标签中的类别名称对应

Hornblende 角闪石
Pyroxene 辉石
Olivine 橄榄石
Anhydrite 硬石膏
Quartz 石英
Dolomite 白云石
Matrix 基质
Glauconite Matrix 海绿石基质
Biotite Matrix 黑云母基质
Plagioclase 斜长石
Orthoclase 正长石
Biotite 黑云母
Muscovite 白云母
Calcite 方解石
Dolomite 白云石
Microcline 微斜长石
Rock debris 岩屑
Argillaceous 泥质
Kaolinite 高岭石
Pore 孔隙
Fissure 裂缝
um_200
um_500
um_100

(2) 全部标签-标签不细致且可能有错误

共81个标签数据,内容为前期所作,比较粗糙,且矿物类别名不统一,且部分矿物存在人工标注错误(但整体可靠)

写在后面

项目由本人发起,数据集由课题组两位同门所作,无任何资金支持,不属于导师项目;
本人是计算机专业无地质基础,数据标签也历经多次迭代,
同门精力和知识也有限,出错在所难免,还请各位谅解。
但正是凭着同门救助的这一点标签开始了科研之路。
然,或许是心比天高或许是路途多舛,在没有任何支持的情况下,
关于《岩石薄片智能识别》的研究,只能止步于此了。
但是,我相信,科技的发展势必会推动全行业的进步,各位同仁,再励!

一些ppt或许会有灵感(1)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

一些ppt或许会有灵感(2)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐