Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inpainting borehole images using Generative Adversarial Networks

論文の概要: Inpainting borehole images using Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06152v1
Date: Sun, 15 Jan 2023 18:15:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-18 17:01:23.035035
Title: Inpainting borehole images using Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: Generative Adversarial Networks を用いたボアホール画像の塗布
Authors: Rachid Belmeskine, Abed Benaichouche
Abstract要約: 電線マイクロ抵抗画像ツールによるボアホール画像のギャップフィリングに対するGANに基づくアプローチを提案する。提案手法では, 画像の欠落した領域を描画するために, ジェネレータ, グローバル判別器, ローカル判別器を利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a GAN-based approach for gap filling in borehole images created by wireline microresistivity imaging tools. The proposed method utilizes a generator, global discriminator, and local discriminator to inpaint the missing regions of the image. The generator is based on an auto-encoder architecture with skip-connections, and the loss function used is the Wasserstein GAN loss. Our experiments on a dataset of borehole images demonstrate that the proposed model can effectively deal with large-scale missing pixels and generate realistic completion results. This approach can improve the quantitative evaluation of reservoirs and provide an essential basis for interpreting geological phenomena and reservoir parameters.
Abstract（参考訳）: 本稿では,wireline microresistivity imaging toolsを用いて作製したボーリングホール画像におけるギャップ充填法を提案する。提案手法は, 画像の欠落領域を遮蔽するために, ジェネレータ, グローバル判別器, ローカル判別器を利用する。ジェネレータはスキップ接続を備えたオートエンコーダアーキテクチャに基づいており、使用する損失関数はwasserstein gan損失である。ボーリングホール画像のデータセットを用いた実験により,提案モデルが大規模欠落画素を効果的に処理し,現実的な完成結果が得られることを示す。この手法は, 貯水池の定量的評価を改善し, 地質現象や貯水池パラメータの解釈に不可欠な基礎を提供する。

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