基于深度学习网络的3D盆地基底的密度反演方法及系统

本发明公开了基于深度学习网络的3D盆地基底的密度反演方法及系统，所述方法包括：步骤S1、采集3D盆地基底图像；步骤S2、使用VIT将所述3D盆地基底图像按预设大小分割为非重叠图像块，将得到的图像块线性嵌入为向量表示，得到初始向量表示；步骤S3、使用位置编码对所述初始向量表示添加位置描述，得到包含位置信息的向量表示；步骤S4、将所述包含位置信息的向量表示输入Transformer编码器，得到图像块嵌入向量；步骤S5、基于所述图像块嵌入向量对待预测的3D盆地基底图像进行预测，完成基于深度学习网络的3D盆地基底的密度反演方法。