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應用RAtte?UNet 的三維斷層識別方法

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摘要： 地震數據中的斷層結構可以揭示地下構造和巖層變化，為資源勘探和地質災害防治提供重要依據。然而實際采集的三維地震數據中包含大量噪聲且斷層體所占比例極小，利用螞蟻體識別方法得到的結果誤差較大，連續(xù)性和準確性不夠。為此，提出一種基于深度學習的三維殘差注意力RAtte?UNet 斷層識別方法，即融合殘差跳躍連接與注意力機制并進行模型訓練，采用混合損失函數減少斷層與非斷層的極度不平衡對網絡訓練的影響，使網絡對于小斷層具有更好的識別能力。（剩余2143字）

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