ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ПУСТОТНОГО ПРОСТРАНСТВА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ШЛИФОВ ГОРНЫХ ПОРОД (600,00 руб.)

Первый автор	Тупысев
Авторы	Негробов В.А., Алетдинова А.А.
Страниц	7

ID	922400
Аннотация	Нейронные сети позволяют решать задачи семантической сегментации. На предварительном этапе исследования выполнен имидж- анализ панорам шлифов кернов, изображения сбалансированы по классам: порода; межформенные, межзерновые поры, микропоры, трещины; внутриформенные поры. Для аугментации данных использовано изменение яркости, контраста, насыщенности цветов, оттенка и резкости. В качестве выбранных архитектур нейронных сетей применялись модели UNet, UNet+ + и MANet. Для повышения точности нейронных сетей в качестве кодировщика использовалась модель ResNet- 34. Для обучения нейронных сетей применялись модификации алгоритма стохастического градиентного спуска и обратного распространения ошибки. Для определения качества модели использовался коэффициент Жаккара. Сохранение весов моделей происходило при достижении наибольшего среднего арифметического по всем типам пор. Анализ результатов работы построенных нейросетевых моделей показал, что они хорошо детектируют пустоты, но плохо справляются с их классификацией

Тупысев, А.М. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ПУСТОТНОГО ПРОСТРАНСТВА НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ШЛИФОВ ГОРНЫХ ПОРОД / А.М. Тупысев, В.А. Негробов, А.А. Алетдинова // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2025 .— №3 .— С. 10-16 .— URL: https://rucont.ru/efd/922400 (дата обращения: 28.04.2025)