在matlab中实现基于注意力机制U-net网络的地震数据重建
时间: 2024-06-08 17:07:36 浏览: 11
U-net网络是一种用于图像分割和重建的深度学习网络,其特点是在网络中引入了跳跃连接,可以有效地保留输入图像中的细节信息。而基于注意力机制的U-net网络则进一步增强了网络对输入数据的关注能力,可以更好地提取有用信息,从而获得更好的重建效果。
下面是一个基于注意力机制U-net网络的地震数据重建的MATLAB实现代码示例:
```matlab
% 读入地震数据
data = load('seismic_data.mat');
x = data.seismic_data;
% 数据预处理
x = (x - min(x(:))) / (max(x(:)) - min(x(:)));
% 定义U-net网络结构
input_size = size(x);
inputs = imageInputLayer(input_size);
conv1 = convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1');
relu1 = reluLayer('Name', 'relu1');
conv2 = convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2');
relu2 = reluLayer('Name', 'relu2');
pool1 = maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1');
conv3 = convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3');
relu3 = reluLayer('Name', 'relu3');
conv4 = convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv4');
relu4 = reluLayer('Name', 'relu4');
pool2 = maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2');
conv5 = convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv5');
relu5 = reluLayer('Name', 'relu5');
conv6 = convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv6');
relu6 = reluLayer('Name', 'relu6');
dropout1 = dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout1');
pool3 = maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool3');
conv7 = convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv7');
relu7 = reluLayer('Name', 'relu7');
conv8 = convolution2dLayer(3, 512, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv8');
relu8 = reluLayer('Name', 'relu8');
dropout2 = dropoutLayer(0.5, 'Name', 'dropout2');
upconv1 = transposedConv2dLayer(2, 256, 'Stride', 2, 'Name', 'upconv1');
concat1 = concatenationLayer(3, 'Name', 'concat1');
conv9 = convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv9');
relu9 = reluLayer('Name', 'relu9');
conv10 = convolution2dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv10');
relu10 = reluLayer('Name', 'relu10');
upconv2 = transposedConv2dLayer(2, 128, 'Stride', 2, 'Name', 'upconv2');
concat2 = concatenationLayer(3, 'Name', 'concat2');
conv11 = convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv11');
relu11 = reluLayer('Name', 'relu11');
conv12 = convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv12');
relu12 = reluLayer('Name', 'relu12');
upconv3 = transposedConv2dLayer(2, 64, 'Stride', 2, 'Name', 'upconv3');
concat3 = concatenationLayer(3, 'Name', 'concat3');
conv13 = convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv13');
relu13 = reluLayer('Name', 'relu13');
conv14 = convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv14');
relu14 = reluLayer('Name', 'relu14');
conv15 = convolution2dLayer(1, 1, 'Name', 'conv15');
sigmoid1 = sigmoidLayer('Name', 'sigmoid1');
softmax1 = softmaxLayer('Name', 'softmax1');
classificationLayer1 = classificationLayer('Name', 'output');
% 定义注意力机制模块
attention1 = attentionLayer('attention1');
attention2 = attentionLayer('attention2');
attention3 = attentionLayer('attention3');
attention4 = attentionLayer('attention4');
% 连接U-net网络和注意力机制模块
net = [
inputs
conv1
relu1
conv2
relu2
attention1
pool1
conv3
relu3
conv4
relu4
attention2
pool2
conv5
relu5
conv6
relu6
dropout1
attention3
pool3
conv7
relu7
conv8
relu8
dropout2
upconv1
concat1
conv9
relu9
conv10
relu10
attention4
upconv2
concat2
conv11
relu11
conv12
relu12
upconv3
concat3
conv13
relu13
conv14
relu14
conv15
sigmoid1
softmax1
classificationLayer1
];
% 指定网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
'LearnRateDropPeriod', 10, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'Plots', 'training-progress');
% 训练网络并测试
net = trainNetwork(x, x, net, options);
y = predict(net, x);
```
在上述代码中,我们首先读入地震数据,并进行了一些简单的预处理,然后定义了U-net网络结构和注意力机制模块,并将它们连接起来。接着指定了网络训练参数,并使用MATLAB的`trainNetwork`函数对网络进行训练。最后,我们使用训练好的网络对地震数据进行重建,并将结果保存在变量`y`中。
需要注意的是,上述代码仅为示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整,例如修改网络结构、调整网络训练参数等。
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