MC⁃Res2UNet 网络在盐体识别中的应用
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摘要： 精确识别埋藏在地表下的盐体对于石油和天然气勘探有重大意义。传统的语义分割算法依然存在对盐体的识别精度较低、边缘识别效果较差、识别效率低等问题。文中提出一种基于MC⁃Res2UNet 网络的盐体识别方法，该网络整体架构由U⁃Net 网络改进。首先，使用Res2Net 网络作为编码器提取盐体特征信息；然后，在解码层中的卷积之后引入CBAM 注意力模块重新分配盐体空间信息和通道信息，抑制不重要的信息；最后，利用多尺度特征融合模块融合空间信息和语义信息，提高盐体识别精度。（剩余2548字）