본 논문에서는 암석 크기 분류의 정확성을 높이기 위해 ConvNeXt 기반의 향상된 심층 학습 모델을 제안합니다. 제안된 모델 CNSCA는 자기 주의 메커니즘과 채널 주의 메커니즘을 추가하여 ConvNeXt의 기본 구조를 개선합니다. 자기 주의 메커니즘은 장거리 공간적 의존성을 포착하고, 채널 주의 메커니즘은 정보가 풍부한 특징 채널을 강조하여 미세한 지역 패턴과 광범위한 문맥적 관계를 효과적으로 포착합니다. 암석 크기 분류 데이터셋을 사용하여 모델을 평가하고 세 가지 강력한 기준 모델과 비교한 결과, 주의 메커니즘의 통합이 암석과 같은 자연적인 질감을 포함하는 미세한 분류 작업에 대한 모델의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
