Chaotic Reflection Instance Segmentation in Seismic Images: COCO Format Dataset Generation and Chaotic Region Identification Using Detectron2
Este artigo apresenta um framework de aprendizado profundo utilizando o Detectron2 e um conjunto de dados no formato COCO gerado via OpendTect e Label Studio para alcançar uma segmentação de instância de reflexões sísmicas caóticas superior ao U-Net, demonstrando que um backbone ResNet101 produz a maior precisão de caixa delimitadora (bounding box).