論文の概要: FaultSeg Swin-UNETR: Transformer-Based Self-Supervised Pretraining Model
for Fault Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17974v2
- Date: Tue, 9 Jan 2024 03:12:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 19:46:52.500475
- Title: FaultSeg Swin-UNETR: Transformer-Based Self-Supervised Pretraining Model
for Fault Recognition
- Title(参考訳): FaultSeg Swin-UNETR: 変圧器を用いた自己教師付き事前学習モデル
- Authors: Zeren Zhang, Ran Chen, Jinwen Ma
- Abstract要約: 本稿では,自己教師付き事前学習による地震断層認識の高度化手法を提案する。
我々は,Swin Transformerモデルをコアネットワークとして採用し,SimMIMプレトレーニングタスクを用いて,地震データにおける不連続性に関連する特徴を抽出した。
実験の結果,提案手法は,OISおよびODS測定値から,Thebeデータセット上での最先端性能を実現することができた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.339333273943842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces an approach to enhance seismic fault recognition
through self-supervised pretraining. Seismic fault interpretation holds great
significance in the fields of geophysics and geology. However, conventional
methods for seismic fault recognition encounter various issues, including
dependence on data quality and quantity, as well as susceptibility to
interpreter subjectivity. Currently, automated fault recognition methods
proposed based on small synthetic datasets experience performance degradation
when applied to actual seismic data. To address these challenges, we have
introduced the concept of self-supervised learning, utilizing a substantial
amount of relatively easily obtainable unlabeled seismic data for pretraining.
Specifically, we have employed the Swin Transformer model as the core network
and employed the SimMIM pretraining task to capture unique features related to
discontinuities in seismic data. During the fine-tuning phase, inspired by edge
detection techniques, we have also refined the structure of the Swin-UNETR
model, enabling multiscale decoding and fusion for more effective fault
detection. Experimental results demonstrate that our proposed method attains
state-of-the-art performance on the Thebe dataset, as measured by the OIS and
ODS metrics.
- Abstract(参考訳): 本稿では,自己教師付き事前学習による地震断層認識の強化手法を提案する。
地震断層の解釈は、地球物理学と地質学の分野で非常に重要である。
しかし,従来の地震断層認識手法では,データ品質や量への依存,インタプリタの主観性への感受性など,様々な問題に直面している。
現在, 小型合成データセットに基づく自動故障認識手法は, 実地震データに適用した場合の性能劣化を経験する。
これらの課題に対処するために,我々は比較的容易に入手可能な未ラベル地震データを事前学習に利用して,自己教師型学習の概念を導入した。
具体的には,Swin Transformerモデルをコアネットワークとして使用し,SimMIMプレトレーニングタスクを用いて地震データの不連続性に関連する特徴を抽出した。
エッジ検出技術に触発された微調整フェーズでは,swin-unetrモデルの構造も洗練され,マルチスケールデコードと融合により,より効果的な故障検出が可能となった。
実験の結果,提案手法は,OISおよびODS測定値から,Thebeデータセット上での最先端性能を実現することができた。
関連論文リスト
- Self-Supervised Graph Transformer for Deepfake Detection [1.8133635752982105]
ディープフェイク検出手法は、与えられたデータセット内の偽造を認識できる有望な結果を示している。
ディープフェイク検出システムは、一般的な検出性能を保証するために、偽造タイプ、外観、品質に欠かせないままでいなければならない。
本研究では、自己教師付き事前学習モデルを利用して、例外的な一般化能力を実現するディープフェイク検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T17:22:41Z) - Computer Vision based inspection on post-earthquake with UAV synthetic
dataset [0.0]
本稿では,相互に相互接続した深層機械学習モデルを用いて,突発的事象後の損傷検出問題に対する革新的なアプローチを提案する。
パイプラインのモデルは合成データセットで訓練され、実際の状況下で無人航空機(UAV)でさらに評価され使用されるように適応された。
建物の欠陥を検知し、構造を構成要素に分割し、単一のドローン飛行に基づいて技術的条件を推定する上で、高い精度を得ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T09:27:07Z) - Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial
expression recognition [94.56304526014875]
表情認識のためのSFUDA法を提案する。
本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。
提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T08:24:50Z) - Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [55.52743265122446]
ディープオートエンコーダは視覚領域における異常検出のタスクに使われてきた。
我々は、訓練中に識別情報を使用することが可能な自己指導型学習体制を適用することで、この問題に対処する。
MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T14:16:30Z) - Toward Certified Robustness Against Real-World Distribution Shifts [65.66374339500025]
我々は、データから摂動を学ぶために生成モデルを訓練し、学習したモデルの出力に関して仕様を定義する。
この設定から生じるユニークな挑戦は、既存の検証者がシグモイドの活性化を厳密に近似できないことである。
本稿では,古典的な反例誘導的抽象的洗練の概念を活用するシグモイドアクティベーションを扱うための一般的なメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T04:09:13Z) - Improving robustness of jet tagging algorithms with adversarial training [56.79800815519762]
本研究では,フレーバータグ付けアルゴリズムの脆弱性について,敵攻撃による検証を行った。
シミュレーション攻撃の影響を緩和する対人訓練戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-25T19:57:19Z) - Learning class prototypes from Synthetic InSAR with Vision Transformers [2.41710192205034]
火山活動の早期の兆候の検出は、火山の危険を評価するために重要である。
本稿では,合成干渉図の豊富な情報源を利用した新しい深層学習手法を提案する。
本報告では, 火山変動検出技術に勝る検出精度について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-09T14:03:00Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Speech Recognition via Uncertainty
Driven Self-Training [55.824641135682725]
WSJ をソースドメインとし,TED-Lium 3 とSWITCHBOARD を併用したドメイン適応実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T18:51:26Z) - Out-Of-Bag Anomaly Detection [0.9449650062296822]
データ異常は、実世界のデータセットでユビキタスであり、機械学習(ML)システムに悪影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,新しいモデルに基づく異常検出手法を提案し,その手法をアウト・オブ・バグ検出と呼ぶ。
本手法は,家庭評価のケーススタディを通じて,データ前処理のステップとして,MLシステムの精度と信頼性を向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-20T06:01:52Z) - Data-Driven Failure Prediction in Brittle Materials: A Phase-Field Based
Machine Learning Framework [1.3858051019755282]
繰り返しまたは増加する負荷下でマイクロ・マクロ・クラックによって導かれる脆性材料の破壊は、しばしば破滅的である。
等温・線形弾性・等方位相場モデルにおける故障を予測するための教師付き機械学習(ML)フレームワークを開発した。
提案手法は,高い騒音レベルが存在する場合でも,許容精度で故障を予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-24T17:13:08Z) - Uncertainty Estimation Using a Single Deep Deterministic Neural Network [66.26231423824089]
本稿では,1回のフォワードパスで,テスト時に分布データポイントの発見と拒否が可能な決定論的ディープモデルを訓練する手法を提案する。
我々は,新しい損失関数とセントロイド更新方式を用いて,これらをスケールトレーニングし,ソフトマックスモデルの精度に適合させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T12:27:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。