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

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

Bibliografske podrobnosti
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2025.— С. 557-562
Glavni avtor:	Денисов В. И.
Drugi avtorji:	Андренкова Е. А.
Izvleček:	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
Jezik:	ruščina
Izdano:	2025
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ изображения керна сегментация сверточные нейронные сети
Online dostop:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/132267
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681231

Podobne knjige/članki

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Сравнение архитектур U-Net и FCN для детектирования текстовых надписей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
od: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Izdano: (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
od: Булько С. В.
Izdano: (2025)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Сегментация дефектов дорожного полотна на основе нейросетевого ансамбля; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 68
od: Канаева И. А. Ирина Александровна
Izdano: (2024)

Алгоритм обнаружения речевой активности в акустическом сигнале с применением свёрточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
od: Тепляков А. Б.
Izdano: (2020)

Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Izdano: (2020)

Автоматическая классификация и сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
od: Закиев Я. Т.
Izdano: (2024)