ニューラルネットワークによる地震水平検出【JST・京大機械翻訳】

Koryagin Alexander; Mylzenova Darima; Khudorozhkov Roman; Tsimfer Sergey

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206647269763 整理番号：22P0099457

ニューラルネットワークによる地震水平検出【JST・京大機械翻訳】

Seismic horizon detection with neural networks

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発行年： 2020年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ここ数年にわたり,畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,単純な分類から微細な境界アノテーションまでの様々な画像関連タスクを解くために,多数のドメインでうまく採用された。追跡地震地平は,異なることはなく,時間消費型ハンドピッキングを避けるために,そのようなモデルの使用を提案する多くの論文がある。残念なことに,それらのほとんどは,(i)合成データ上で訓練された,すなわち,サブテララン構造の複雑性を完全に表現できない,(ii)同じ立方体上で訓練され,試験され,(iii)モデル構築プロセスの再現性と正確な記述を欠いている。その中で,本論文の主な貢献は,予測モデルのキューブ間一般化に焦点を絞った多重実地震キューブ上の水平検出のタスクへのバイナリセグメンテーションアプローチの適用のオープンソース研究である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 図形・画像処理一般

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