[发明专利]一种基于深度学习的地震数据纹理特征重建方法有效
申请号: | 202110641642.X | 申请日: | 2021-06-09 |
公开(公告)号: | CN113269818B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
发明(设计)人: | 顾军华;李一凡;贾永娜;沈晓宁;王国伟;吴杰 | 申请(专利权)人: | 河北工业大学 |
主分类号: | G06T7/40 | 分类号: | G06T7/40;G06T3/40;G06V10/44;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人: | 王瑞 |
地址: | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: |
本发明公开了一种基于深度学习的地震数据纹理特征重建方法。本发明采用纹理提取网络,用浅层卷积网络进行训练,该纹理提取网络随着训练的过程不断更新自己的参数,使得纹理提取网络能够提取到最合适的纹理特征信息。采用归一化内积的方法分别计算上采样低分辨率图像特征图Q中的一个特征块和下上采样参考图像特征图K的一个特征块的两两特征块之间的相似度r |
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搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 地震 数据 纹理 特征 重建 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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