論文の概要: Enhancing Core Image Classification Using Generative Adversarial Networks (GANs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14224v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 19:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 02:04:35.085094
• Title: Enhancing Core Image Classification Using Generative Adversarial Networks (GANs)
• Title（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)を用いたコア画像分類の強化
• Authors: Galymzhan Abdimanap, Kairat Bostanbekov, Abdelrahman Abdallah, Anel Alimova, Darkhan Kurmangaliyev, Daniyar Nurseitov
• Abstract要約: 本研究の目的は,コア検出と分類のプレス問題に対処することである。 最初の課題は、コアを検出し、画像に穴を埋めることです。 次に,コア画像の穴を埋める問題に対処する。 最後に、コア画像の分類に洗練されたテクスチャ認識モデルを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.829485314480545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the thrilling world of oil exploration, drill core samples are key to unlocking geological information critical to finding lucrative oil deposits. Despite the importance of these samples, traditional core logging techniques are known to be laborious and, worse still, subjective. Thankfully, the industry has embraced an innovative solution core imaging that allows for nondestructive and noninvasive rapid characterization of large quantities of drill cores. Our preeminent research paper aims to tackle the pressing problem of core detection and classification. Using state-of-the-art techniques, we present a groundbreaking solution that will transform the industry. Our first challenge is detecting the cores and segmenting the holes in images, which we will achieve using the Faster RCNN and Mask RCNN models, respectively. Then, we will address the problem of filling the hole in the core image, utilizing the powerful Generative Adversarial Networks (GANs) and employing Contextual Residual Aggregation (CRA) to create high-frequency residuals for missing contents in images. Finally, we will apply sophisticated texture recognition models for the classification of core images, revealing crucial information to oil companies in their quest to uncover valuable oil deposits. Our research paper presents an innovative and groundbreaking approach to tackling the complex issues surrounding core detection and classification. By harnessing cutting-edge techniques and technologies, we are poised to revolutionize the industry and make significant contributions to the field of oil exploration.
• Abstract（参考訳）: 石油探査の世界では、掘削コアサンプルが石油鉱床の発見に欠かせない地質情報を解き放つ鍵となる。 これらのサンプルの重要性にもかかわらず、伝統的なコアロギング技術は労力がかかり、なおかつ主観的であることが知られている。 ありがたいことに、業界は大量のドリルコアの非破壊的かつ非侵襲的な迅速なキャラクタリゼーションを可能にする革新的なソリューションコアイメージングを採用しています。 本研究は,コア検出と分類のプレス問題に取り組むことを目的としている。 最先端技術を用いて,産業を変革させる画期的なソリューションを提案する。 最初の課題はコアの検出と画像内のホールの分割であり、これらはそれぞれ、Faster RCNNとMask RCNNモデルを用いて達成する。 次に,コア画像のホールを埋めること,強力なGAN(Generative Adversarial Networks)を活用し,CRA(Contextual Residual Aggregation)を用いて,画像中の不足コンテンツに対する高頻度残差を生成する。 最後に, コア画像の分類に高度なテクスチャ認識モデルを適用し, 貴重油田の発見を目指して, 石油会社に重要な情報を明らかにする。 本稿では,コア検出と分類に関する複雑な問題に取り組むための革新的かつ画期的なアプローチを提案する。 最先端の技術と技術を活用することで、私たちは産業に革命をもたらし、石油探査の分野に多大な貢献をしようとしている。

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