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J-GLOBAL ID：202202267205865731   整理番号：22A0397672

生成敵対ネットワークを用いたポストスタック地震データ圧縮【JST・京大機械翻訳】

Poststack Seismic Data Compression Using a Generative Adversarial Network

著者 (6件)： Ribeiro Kevyn Swhants dos Santos (Departamento de Ciencia da Computacao, UFJF-Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora-MG, Brazil) ,  Schiavon Ana Paula (Departamento de Ciencia da Computacao, UFJF-Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora-MG, Brazil) ,  Navarro Joao Paulo (NVIDIA, Sao Paulo, Brazil) ,  Vieira Marcelo Bernardes (Departamento de Ciencia da Computacao, UFJF-Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora-MG, Brazil) ,  Villela Saulo Moraes (Departamento de Ciencia da Computacao, UFJF-Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora-MG, Brazil) ,  e Silva Pedro Mario Cruz (NVIDIA, Sao Paulo, Brazil)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7504905.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,3D畳み込みベースオートエンコーダを,生成敵対ネットワーク(GAN)に結合させることによって,体積地震データ圧縮の方法を示した。データ圧縮のための3D畳込みオートエンコーダの主な課題は,妥当な潜在表現次元を維持しながら,体積冗長性を完全に利用する方法である。この方法は,3DSCと呼ばれる地震データ圧縮のための畳み込みニューラルネットワークに基づいている。その符号器と復号器は3-D畳込みを使用して,二次元ネットワーク対応物と同じ次元で潜在表現によって接続する。主な仮説は,3DSCアーキテクチャが敵対訓練により改善できることである。そこで,GANに3DSCネットワークを結合することにより,新しい3Dベース地震データ圧縮法(3DSC-GAN)を提案した。地震データ復号器を,三次元冗長性をより良く利用するために,識別器モジュールと統合したポストスタックデータの発生器として使用した。結果は,著者らの方法が非常に低い目標ビットレートのために以前の地震データ圧縮方法より優れて,かなり高い視覚品質でピーク信号対雑音比(PSNR)を増加させることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  弁別器 ,  冗長性 ,  *ネットワーク ,  復号器 ,  *地震 ,  符号器 ,  二次元 ,  *データ圧縮 ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： ビットレート ,  *地震データ ,  視覚品質 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 敵対 ,  スタック ,  地震データ