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

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

Xehetasun bibliografikoak
Parent link:	Системы анализа и обработки данных.— .— Новосибирск: Изд-во НГТУ.— 2782-2001 № 2 (98).— 2025.— С. 33-52
Beste egile batzuk:	Денисов В. И. Владислав Игоревич, Кочегуров А. И. Александр Иванович, Семенченко Н. Е. Никита Евгеньевич, Андренкова Е. А. Елизавета Александровна
Gaia:	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
Hizkuntza:	errusiera
Argitaratua:	2025
Gaiak:	U-Net U-Net++ нейронные сети сегментация пород классификация пород керн модификация архитектуры образцы пород автоматизация анализа керна электронный ресурс труды учёных ТПУ
Sarrera elektronikoa:	http://dx.doi.org/10.17212/2782-2001-2025-2-33-52
Formatua:	Baliabide elektronikoa Liburu kapitulua
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=683145

Antzeko izenburuak

Применение средств машинного обучения для исследования образцов керна; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Денисов В. И.
Argitaratua: (2024)

Сегментация деревьев пихты на зашумленных снимках с БПЛА с использованием сверточной нейронной сети U-net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Argitaratua: (2024)

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

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

Rectal cancer image segmentation method based on U-Net network; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Argitaratua: (2022)

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

Разработка алгоритмов для сегментации патологий сетчатки при диабетической ретинопатии с использованием архитектуры нейронной сети U-net; Физико-технические проблемы в науке, промышленности и медицине
nork: Лушников В. А.
Argitaratua: (2025)

Модели U-Net для семантической сегментации повреждённых деревьев сосны сибирской кедровой на снимках с БПЛА; Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса; Т. 19, № 1
Argitaratua: (2022)

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

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Маслов К. А.
Argitaratua: (2020)

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

Research on lung tumor image segmentation algorithm based on U⁃Net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Ван Юйцянь
Argitaratua: (2025)

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Argitaratua: (2025)

Improved U-Net deep network for rectal cancer tumour segmentation algorithm; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Argitaratua: (2024)

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Смирнов А. А.
Argitaratua: (2025)

Обработка и анализ изображений с помощью обучения нейронных сетей учебное пособие
nork: Костылев В. И.
Argitaratua: (Воронеж, ВГУ, 2019)

Modification of U-Net Network Architecture for Core Samples Analysis Automation; Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM)
nork: Denisov V. I. Vladislav Igorevich
Argitaratua: (2025)

Automatic segmentation of microporous defects in composite film materials based on the improved attention U-Net module; Quantitative InfraRed Thermography Journal; Vol. 22, iss. 4
Argitaratua: (2025)

Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Argitaratua: (2023)

Сжатие выходов сверточных слоёв с использованием DCT и усечения коэффициентов; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Черенков А. А.
Argitaratua: (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
nork: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Argitaratua: (Томск, 2026)

Гибридный алгоритм определения нефтенасыщенности керна по макрофотографиям пород в дневном и ультрафиолетовом свете; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 10
Argitaratua: (2025)

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

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
nork: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Argitaratua: (Томск, 2026)

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
nork: Денисов В. И. Владислав Игоревич
Argitaratua: (Томск, 2026)

Разработка модели семантической сегментации облаков точек объектов в помещениях; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Штайн В. А.
Argitaratua: (2025)

Композитный искусственный интеллект и генеративные технологии в промышленности. Часть 2 учебное пособие
nork: Катанов Ю. Е.
Argitaratua: (Тюмень, ТИУ, 2025)

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

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Денисов В. И.
Argitaratua: (2025)

Chest X-ray image segmentation method based on a dilated multiscale U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
nork: Wang Yuqian
Argitaratua: (2026)

Нейросетевой анализ изображений деревьев при дистанционном мониторинге хвойных лесов: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
nork: Мачука Мендоса К. Р. Кристиан Родриго
Argitaratua: (Томск, 2026)

Нейросетевой анализ изображений деревьев при дистанционном мониторинге хвойных лесов: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 2.3.1
nork: Мачука Мендоса К. Р. Кристиан Родриго
Argitaratua: (Томск, 2026)

Устройство для формирования модельных образцов пород: полезная модель
Argitaratua: ()

Отбор образцов пород и проб жидкости из пластов в скважинах
nork: Горбенко Л. А. Леонид Андреевич
Argitaratua: (Москва, Недра, 1970)

C# и платформа .NET: пер. с англ.
nork: Троелсен Э. Эндрю
Argitaratua: (Санкт-Петербург, Питер, 2006)

Геофизические исследования скважин учебное пособие
nork: Меркулов В. П.
Argitaratua: (Томск, ТПУ, 2016)

Web-разработки в asp. Net web forms учебник для вузов
nork: Гуляева С. Т. Сабина Тахировна
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2025)

Web-разработки в asp. Net web forms учебное пособие для вузов
nork: Гуляева С. Т. Сабина Тахировна
Argitaratua: (Москва, Юрайт, 2024)

Методы исследования пород-коллекторов и флюидов учеб. пособие
nork: Битнер А. К.
Argitaratua: (Красноярск, СФУ, 2018)

Visual Basic .NET: Справочник
nork: Штайнер Г. Гюнтер
Argitaratua: (Москва, Лаборатория Базовых Знаний, 2002)