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EfficientNetV2在电成像测井图像压缩中的应用
目录
EfficientNetV2在电成像测井图像压缩中的应用（1）．．．．．．．．．．．．4
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2电成像测井图像压缩的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
电成像测井图像压缩技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1电成像测井图像的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2常用图像压缩算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3压缩算法在测井图像中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
EfficientNetV2算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1EfficientNetV2模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2EfficientNetV2的优势与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3EfficientNetV2在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
EfficientNetV2在电成像测井图像压缩中的实现．．．．．．．．．．．．．19
4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2EfficientNetV2模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3模型优化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.4压缩效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2实验方法与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.3压缩性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.4压缩质量与效率评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.1压缩效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.2效率与准确度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.3模型鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.4可能的改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
EfficientNetV2在电成像测井图像压缩中的应用（2）．．．．．．．．．．．38
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
1.1电成像测井技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.2图像压缩技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
1.3EfficientNetV2卷积神经网络介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
二、EfficientNetV2理论基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.1EfficientNet系列网络结构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.2EfficientNetV2的优化改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2.3卷积神经网络在图像压缩中的应用原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
三、电成像测井图像压缩的挑战与需求分析．．．．．．．．．．
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