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Classification of Breccia and Basalt in Thin Sections of Apollo Rocks Using Deep Learning
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的分类框架，用于阿波罗岩石薄片的角砾岩和玄武岩分类，分类准确率达到98.44%。该工具为未来月球采样活动提供了重要支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的基于深度学习的分类框架，用于阿波罗岩石薄片的角砾岩和玄武岩分类。
- 通过应用先进的对比学习方法，最大化利用阿波罗任务的岩石薄片图像。
- 该框架实现了对角砾岩与玄武岩的高精度分类，分类准确率达到98.44%。
- 此工具为未来的月球采样活动提供了重要支持，提升了科学价值。
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