Chaotic Reflection Instance Segmentation in Seismic Images: COCO Format Dataset Generation and Chaotic Region Identification Using Detectron2
本論文は、カオス的な地震反射のインスタンスセグメンテーションにおいてU-Netよりも優れた性能を達成するために、OpendTectとLabel Studioを通じて生成されたCOCO形式のデータセットとDetectron2を用いたディープラーニングフレームワークを提示し、ResNet101バックボーンが最も高いバウンディングボックス精度をもたらすことを実証している。