Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–17 апреля 2025 г., Томск/ под ред. А. С. Беляева. С. 557-562.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2025.— conference_tpu-2025-C04.pdf |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Altres autors: | |
| Sumari: | 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 |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2025
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132267 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681231 |