🔬 А вот и долгожданный препринт научной статьи по теме обработки данных и поиска дефектов в нефтегазовых трубопроводах с помощью анализа данных и машинного обучения
Доклад о проекте и описание истории проекта в этом посте

Отмечу несколько моментов:
• В статью не вошло сравнение с SOTA (state-of-the-art) архитектурами, но есть такая статья, где это подробно происследовано для похожей задачи
• Статья ограничена задачей поиска дефектов, про задачу оценки их размеров (сегментации изображений), о которой рассказывал и в докладе, мб когда-нибудь выйдет отдельная статья
• Хотя в статье и предложена архитектура для решения задачи с лучшим качеством, но ничего интересного в этой архитектуре, конечно, нет
• Основной фокус статьи все-таки на препроцессинге: по сравнению с архитектурой сети для классификации изображений результаты исследования методов препроцессинга (заполнения пропусков, центрирования дефектов/швов, масштабирования данных по картинке/по всему датасету) по-моему довольно интересные и очень прикладные!

На самом деле я уже какое-то время не занимаюсь исследованиями, но есть несколько недописанных статей, которые еще будут выходить по мере появления свободного времени, придется потерпеть 🙃