Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород

Модификация архитектуры сети U-Net для задач классификации и сегментации образцов пород

Bibliographic Details
Parent link:	Системы анализа и обработки данных.— .— Новосибирск: Изд-во НГТУ.— 2782-2001
Other Authors:	Денисов В. И. Владислав Игоревич, Кочегуров А. И. Александр Иванович, Семенченко Н. Е. Никита Евгеньевич, Андренкова Е. А. Елизавета Александровна
Summary:	Заглавие с экрана В настоящее время наблюдается устойчивая тенденция к внедрению искусственного интеллекта во все технологические направления. Она не обошла стороной и нефтегазовое дело, в котором сейчас происходит активное применение машинного обучения, а особенно нейронных сетей. Ранее нами был проведен анализ отечественных и зарубежных работ в этой сфере. В частности, рассматривались методы и алгоритмы на основе искусственного интеллекта, работающие с образцами пород. Результатом данного анализа стало заключение о том, что применение нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации пород получает всё большее распространение. Кроме того, в рассмотренных работах были выявлены ограничения и недостатки использованных архитектур, отрицательно влияющие на эффективность получаемых моделей Текстовый файл
Published:	2025
Subjects:	U-Net U-Net++ нейронные сети сегментация пород классификация пород керн модификация архитектуры образцы пород автоматизация анализа керна электронный ресурс труды учёных ТПУ
Online Access:	http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=683145

Internet

http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52