基于MSHAM-UNet的巖心孔洞圖像分割方法

摘要： 巖心圖像的孔洞分割對于石油勘探有著重要意義。當前基于深度學習的孔洞分割方法存在著孔洞邊緣分割不連續(xù)、分割精度低和參數(shù)量大等問題，為解決上述問題，提出一種基于UNet網(wǎng)絡的改進模型MSHAM-UNet。首先，針對UNet模型對不同尺度特征圖的跳級連接帶來的語義信息丟失問題，設計一種結合HAM(hybrid attention module)的多尺度融合注意力模塊(multi-sc... （共8頁）