神经网络在机器学习中属于连接主义,attention机制就是通过添加注意力连接实现的,对传统的神经网络添加新的连接,让神经网络自动学习,对输入的各个部分应该分配多少注意力。这篇blog涉及的attention机制只是几个典型的attention,其中,sequence attention在NLP领域用的较多,channel attention和spatial attention在CV领域用的...
Research on the construction method of speed model based on Attention-UNet network 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 随着油气资源的不断勘探开发,相对易开采的油气矿逐渐建成,地震勘探的研究重点也向地下更深、构造更复杂的区域转移。目前,传统的地震速度建模方法在稳定性、准确性和计算效率方面都面临挑战...
采用的这种方法利用有限差分正演得到反射波形数据,将反射波形数据和对应的速度模型(标签)对作为Attention-UNet网络的输入,建立地震数据和速度模型之间的映射关系.网络训练后对新输入的地震数据进行速度模型的估计.数值实验结果表明,与传统的FWI相比,笔者提出的方法表现出良好的性能;基于Attention-UNet网络模型训练完成后,不...
基于地理遥感图像UNet配准网络,改进了一种半监督对抗性与注意力机制相结合的UNet配准网络.该网络由提取特征的编码器和精确定位的解码器组成,解码部分通过相加操作融合来自编码器的信息,卷积层与池化层之间引入了空间注意力与通道注意力相结合,有效抑制地理遥感图像中无关的区域,突出显著地理超遥感特征,使用对抗性相似优化...
本发明公开了一种基于多源Unet+Attention网络迁移的道路裂缝检测方法,该方法首先收集道路,墙壁,桥梁和大坝的裂缝数据集,并对这些数据集进行数据扩充,构建深度学习分割网络Unet模型,将大坝,墙壁和桥梁的数据集导入到模型中进行训练,并将生成的模型参数进行迁移学习.迁移后的模型在Unet的基础之上添加了Attention机制,提高裂缝...