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

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

Dettagli Bibliografici
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 557-562
Autore principale:	Денисов В. И.
Altri autori:	Андренкова Е. А.
Riassunto:	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
Lingua:	russo
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	электронный ресурс труды учёных ТПУ изображения керна сегментация сверточные нейронные сети
Accesso online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132267
Natura:	Elettronico Capitolo di libro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681231

Documenti analoghi

Применение сверточных нейронных сетей для семантической сегментации изображений результатов капиллярного контроля; Молодежь и современные информационные технологии
di: Холичев Д. Д.
Pubblicazione: (2022)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
di: Шубкин Е. О.
Pubblicazione: (2021)

Сегментации автомобильных номерных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Адаричев В. С.
Pubblicazione: (2020)

Исследование эффективности сверточных нейронных сетей класса U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
di: Игольников Н. А.
Pubblicazione: (2020)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
di: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Pubblicazione: (2021)

Исследование архитектур сверточных нейронных сетей для семантической сегментации снимков деревьев сибирской пихты; Молодежь и современные информационные технологии
di: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Pubblicazione: (2023)

3D-семантическая сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
di: Закиев Я. Т.
Pubblicazione: (2025)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
di: Казиев А. Б.
Pubblicazione: (2016)

A comparative analysis between image segmentation architectures: U-Net and U-Net++; Молодежь и современные информационные технологии
di: Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich
Pubblicazione: (2021)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
di: Денисов В. И.
Pubblicazione: (2025)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
di: Адаричев В. С.
Pubblicazione: (2020)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
di: Исаев Е. А.
Pubblicazione: (2019)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
di: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Pubblicazione: (Томск, 2026)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Минаева О. И.
Pubblicazione: (2018)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
di: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Pubblicazione: (Томск, 2026)

Анализ изображений керна в видимом и ультрафиолетовом диапазонах для оценки нефтенасыщенности пород и хранения цифровых данных на основе методов машинного обучения: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
di: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Pubblicazione: (Томск, 2026)

Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород; Системы анализа и обработки данных; № 2 (98)
Pubblicazione: (2025)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
di: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Pubblicazione: (2020)

Применение графовых нейронных сетей с механизмом внимания для семантической сегментации облаков точек; Молодежь и современные информационные технологии
di: Кадыров Р. А.
Pubblicazione: (2024)

Сравнение архитектур U-Net и FCN для детектирования текстовых надписей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
di: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Pubblicazione: (2022)

Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
di: Булько С. В.
Pubblicazione: (2025)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек; Молодежь и современные информационные технологии
di: Будзиаловский П. Б.
Pubblicazione: (2025)

Analysis and diagnosis of cystic fibrosis of the lungs with improved deep learning techniques; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
di: Francis N. J.
Pubblicazione: (2020)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
di: Попова Е. С.
Pubblicazione: (2016)

Метод распознавания и сегментации дистального конца катетера на основе нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
di: Манаков Р. А.
Pubblicazione: (2018)

Алгоритмы понимания текста методами глубокого обучения нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
di: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Pubblicazione: (2019)

Применение нейронных сетей глубокого обучения для решения задачи сегментации лесных пожаров на спутниковых снимках; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 55
Pubblicazione: (2021)

Сверточная нейронная сеть для сегментации пораженных деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли
Pubblicazione: (2020)

Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 18, № 1
Pubblicazione: (2021)

Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
di: Мачука Мендоса Кристиан Родриго
Pubblicazione: (2022)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Беляев С. И.
Pubblicazione: (2023)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
di: Булыгин Д. А.
Pubblicazione: (2020)

Обзор алгоримтов семантической сегментации; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
di: Григорьев Д. С. Дмитрий Сергеевич
Pubblicazione: (2016)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
di: Тятюшкин И. М.
Pubblicazione: (2025)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
di: Ткачёв С. А.
Pubblicazione: (2023)

Обучение моделей полносверточных нейронных сетей при решении задачи семантической сегментации снимков поврежденных вредителями хвойных деревьев; Молодежь и современные информационные технологии
di: Мачука К. Р.
Pubblicazione: (2023)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц для формирования вектора признаков; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
di: Савицкий Ю. В. Юрий Васильевич
Pubblicazione: (2016)

Применение одномерных отображений, моделирующих рекуррентную нейронную сеть, для сегментации полноцветных изображений; Современные техника и технологии; Т. 2
di: Горемыкина Д. С.
Pubblicazione: (2014)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
di: Береснев А. П. Алексей Павлович
Pubblicazione: (2018)

Анализ применения методов машинного обучения в задачах классификации пород на образцах керна; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 9
Pubblicazione: (2024)