Resumo:
Este trabalho investiga o uso do modelo SAM 2 da Meta AI para segmentação de dados sísmicos, explorando diferentes combinações de atributos como entrada. Foram testadas quatro combinações de atributos além da amplitude pura, sendo que o melhor desempenho foi obtido para combinações de atributos que geraram imagens visualmente semelhantes à amplitude, que possuem menor alternância de cores. Isso sugere que combinações de atributos que geram imagens mais homogêneas podem aprimorar a segmentação automática com SAM 2.
Referência:
CUSTÓDIO, Gustavo Torres; SAAR, Hugo Ferreira; AOYAGI, Thiago Yuji; SALES, Elisa Morandé. Detecção de feições geológicas combinando atributos sísmicos e o modelo segment anything2. In: CONGRESSO DE MODELAGEM, SIMLAÇÃO COMPUTACIONAL E IA DO IPT, 1, 2025, São Paulo. Anais… 4 p.
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