論文の概要: Seismic Facies Analysis: A Deep Domain Adaptation Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10510v3
- Date: Wed, 27 Oct 2021 04:25:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 05:04:41.580891
- Title: Seismic Facies Analysis: A Deep Domain Adaptation Approach
- Title（参考訳）: 地震波の位相解析:深部領域適応法
- Authors: M Quamer Nasim, Tannistha Maiti, Ayush Srivastava, Tarry Singh, and
Jie Mei
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、大量のラベル付き入力データから正確に学習することができるが、ラベル付きデータが不足している場合には、その処理に失敗することが多い。
本研究では,オランダ沖のF3ブロック3Dデータセット(ソースドメイン,SD)とカナダからのペノブスコット3Dサーベイデータ(ターゲットドメイン,TD)の地震画像について実験を行った。
EarthAdaptNet(EAN)と呼ばれるディープニューラルネットワークアーキテクチャは、少数のクラスがデータ不足を抱えている場合に、地震像を意味的にセグメンテーションするために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.494634150546026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep neural networks (DNNs) can learn accurately from large quantities of
labeled input data, but often fail to do so when labelled data are scarce. DNNs
sometimes fail to generalize ontest data sampled from different input
distributions. Unsupervised Deep Domain Adaptation (DDA)techniques have been
proven useful when no labels are available, and when distribution shifts are
observed in the target domain (TD). In the present study, experiments are
performed on seismic images of the F3 block 3D dataset from offshore
Netherlands (source domain; SD) and Penobscot 3D survey data from Canada
(target domain; TD). Three geological classes from SD and TD that have similar
reflection patterns are considered. A deep neural network architecture named
EarthAdaptNet (EAN) is proposed to semantically segment the seismic images when
few classes have data scarcity, and we use a transposed residual unit to
replace the traditional dilated convolution in the decoder block. The EAN
achieved a pixel-level accuracy >84% and an accuracy of ~70% for the minority
classes, showing improved performance compared to existing architectures. In
addition, we introduce the CORAL (Correlation Alignment) method to the EAN to
create an unsupervised deep domain adaptation network (EAN-DDA) for the
classification of seismic reflections from F3 and Penobscot, to demonstrate
possible approaches when labelled data are unavailable. Maximum class accuracy
achieved was ~99% for class 2 of Penobscot, with an overall accuracy>50%. Taken
together, the EAN-DDA has the potential to classify target domain seismic
facies classes with high accuracy.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(dnn)は、大量のラベル付き入力データから正確に学習するが、ラベル付きデータが不足している場合、うまくいかないことが多い。
DNNは、異なる入力分布からサンプリングされた検査データの一般化に失敗することがある。
教師なし深部領域適応(dda)技術はラベルがない場合やターゲット領域(td)で分布シフトが観測されている場合に有用であることが証明されている。
本研究では,オランダ沖のf3ブロック3dデータセット(ソースドメイン;sd)とカナダからのペノブスコット3d調査データ(ターゲットドメイン;td)の地震動画像について実験を行った。
類似の反射パターンを持つSDおよびTDからの3つの地質学的分類を考察した。
earthadaptnet (ean) と呼ばれる深層ニューラルネットワークアーキテクチャは,データ不足の場合に地震像を意味的にセグメンテーションするために提案され,デコーダブロックの従来の拡張畳み込みを置き換えるために変換された残差ユニットを使用する。
EANはピクセルレベルの精度が84%、マイノリティクラスの精度が70%に達し、既存のアーキテクチャと比較して性能が向上した。
さらに、F3およびペノブスコットからの反射を分類するための教師なし深部ドメイン適応ネットワーク(EAN-DDA)を作成するために、EANにコーラル(相関アライメント)手法を導入し、ラベル付きデータが利用できない場合に可能なアプローチを示す。
最大クラスの精度はペノブスコットのクラス2では99%、全体的な精度は50%であった。
まとめると、EAN-DDAは、ターゲット領域の地震相を高精度に分類する可能性がある。
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