Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 557-562
Main Author: Денисов В. И.
Other Authors: Андренкова Е. А.
Summary:Распространение искусственного интеллекта в нефтегазовой сфере подталкивает к интенсивному применению методов машинного обучения, в особенности нейросетей, при исследовании образцов пород. В данной работе исследуются различные архитектуры нейронных сетей (U-Net, U-Net++, YOLO, Segnet) и результаты их работы на изображениях керна для выявления наиболее эффективной для данной задачи модели, а также преимуществ каждой из моделей. Результаты исследования могут применяться в дальнейшем для подбора архитектуры сети наиболее подходящей для решения задачи, связанной с сегментацией образцов пород
Текстовый файл
Language:Russian
Published: 2025
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132267
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681231