Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 557-562 |
|---|---|
| 第一著者: | |
| その他の著者: | |
| 要約: | 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 |
| 言語: | ロシア語 |
| 出版事項: |
2025
|
| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132267 |
| フォーマット: | 電子媒体 図書の章 |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681231 |