MTA-Net for Predicting Grain-Size Composition Distributions from Sedimentary Simulation Experiment Images by Integrating Multiscale Texture Features
本文介绍了 MTA-Net,这是一种将 ResNet34 与水平多尺度局部二值模式(HMS-LBP)及卷积块注意力模块(CBAM)相结合的深度学习模型,旨在通过有效捕捉多尺度纹理特征并克服颗粒重叠等挑战,从而精确预测沉积实验图像中的粒径组成分布。