计算物理

作者：卢新瑞, 黄捍东, 李帅, 尹龙

关键词：U-Net, 卷积神经网络, 盐体识别, 图像语义分割

卷积神经网络在计算机视觉领域取得重大突破，利用其强大的图像处理能力，将地下沉积盐体的识别问题转化为图像语义分割问题，应用深度卷积神经网络实现盐体地震图像的像素级语义分割.本文在U-Net基础上，增加网络深度并同时引入批归一化和Dropout处理，使得神经网络模型具有更高的可信度和更强的泛化能力.通过实验发现，在卷积层之后引入批归一化处理，并在池化层和叠加层之后引入Dropout可以稳定提升模型对盐体图像的分割性能.

来源：2020年第3期

《计算物理》期刊编辑部

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