ОБНАРУЖЕНИЕ ПЛОСКОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ МЕТОДАМИ САМОКОНТРОЛИРУЕМОГО ОБУЧЕНИЯ (500,00 руб.)

Первый автор	Канониров
Авторы	Захаров А.А.
Страниц	7

ID	910850
Аннотация	В статье представлен новый метод самоконтролируемого обучения, адаптированный под структуру данных сейсморазведки. К особенностям метода можно отнести обучение модели решению двух предварительных задач: восстановления данных на каждом отдельном срезе и определения соседних срезов в сейсмическом кубе. Для обучения использовался набор из 100224 сейсмических изображений размером 128×128 пикселей, из которых 76800 были без разметки и использовались для самоконтролируемого обучения предложенным методом и методами DINOv2, SimMIM, SimCLR на архитектурах DeiT- S и SwinV2- Tiny. Оставшиеся 23424 изображения с метками, разделенные на тренировочную и тестовую выборки в соотношении 70 к 30 % , использовались для дообучения моделей контролируемым методом задаче обнаружения плоскостей тектонических нарушений, на которой проводилась оценка качества выученных представлений с помощью меры Сёренсена ( Dice) . Согласно результатам тестирования, предложенный метод достиг сравнимого качества с полностью контролируемым обучением, использовав на 60 % меньше размеченных данных, и на 15 % ( DeiT- S) и 23 % ( SwinV2- Tiny) превзошел его по качеству сегментации на всем объеме данных для выбранных архитектур, а существующие методы самообучения: SimCLR, SimMIM, DINOv2 в среднем на 6 % ( DeiT- S) и 4 % ( SwinV2- Tiny) относительно лучшего результата. Предложенное решение позволяет снизить зависимость от большого числа аннотированных примеров, подверженных субъективному мнению интерпретатора, увеличивает качество решения последующей задачи обнаружения разломов и создает универсальную модель для решения множества других задач интерпретации сейсмических данных

Канониров, А.П. ОБНАРУЖЕНИЕ ПЛОСКОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ МЕТОДАМИ САМОКОНТРОЛИРУЕМОГО ОБУЧЕНИЯ / А.П. Канониров, А.А. Захаров // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2024 .— №11 .— С. 83-89 .— URL: https://rucont.ru/efd/910850 (дата обращения: 12.12.2024)