基于AHRFaultSegNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的地震數(shù)據(jù)斷層自動(dòng)識(shí)別

摘要： 斷層識(shí)別是地震數(shù)據(jù)解釋的重要環(huán)節(jié)之一。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展有效提高了斷層自動(dòng)識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。然而，目前在斷層的自動(dòng)識(shí)別任務(wù)中，如何準(zhǔn)確捕捉斷層細(xì)微結(jié)構(gòu)并有效抵抗噪聲干擾仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。為此，在HRNet網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種基于解耦自注意力機(jī)制的高分辨率斷層識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型AHRFaultSegNet。對(duì)于自注意力機(jī)制解耦，結(jié)合空間注意力和通道注意力，代替HRNet... （共10頁(yè)）