Интеллектуальные системы. Теория и приложения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Интеллектуальные системы. Теория и приложения:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 255–260 (Mi ista366)  
Часть 5. Искусственные нейронные сети и машинный интеллект

Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения

А. В. Хвостиковa, А. С. Крыловa, Д. М. Коршуновb, М. А. Богуславскийb

a ф-т ВМК, МГУ
b геологический ф-т МГУ
PDF полного текста (829 kB)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов очень востребована в исследовательской геологии, поскольку позволяет значительно сократить время, затрачиваемое специалистом на изучение руд, и автоматически получать качественную статистику распределения минералов различных месторождений. В этой работе мы предлагаем алгоритм глубокого обучения для автоматической идентификации минералов на изображениях полированных аншлифов и представляем набор данных LumenStone, который объединяет изображения аншлифов различных минеральных ассоциаций и содержит маски семантической сегментации пиксельного уровня.
Ключевые слова: сегментация изображений, глубокое обучение, геология, идентификация минералов, аншлифы, руда.
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Хвостиков, А. С. Крылов, Д. М. Коршунов, М. А. Богуславский, “Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения”, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 26:1 (2022), 255–260
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KhvKryKor22}
\by А.~В.~Хвостиков, А.~С.~Крылов, Д.~М.~Коршунов, М.~А.~Богуславский
\paper Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения
\jour Интеллектуальные системы. Теория и приложения
\yr 2022
\vol 26
\issue 1
\pages 255--260
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ista366}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ista366
  • https://www.mathnet.ru/rus/ista/v26/i1/p255
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Интеллектуальные системы. Теория и приложения
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024