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周报(9.27-9.30)

发布时间:2026/10/1 19:03:17来源:尧图网络
周报(9.27-9.30)
目录一、本周计划二、完成情况2.1 环境搭建AutoDL 云端 40902.2 数据准备OpenFWI 公开数据集2.3 训练完整跑通2.4 测试与出图三、存在问题四、下一步计划一、本周计划把 ABA-FWI 的代码跑通搭环境 → 准备数据 → 训练 → 出结果图验证论文的可复现性。二、完成情况2.1 环境搭建AutoDL 云端 4090本机无独显训练放在 AutoDL 云实例RTX 4090 120GB 内存版本PyTorch 2.1.2cu121、numpy 1.26.4、opencv-python-headless 4.9.0.80环境配好后保存了自定义镜像2.2 数据准备OpenFWI 公开数据集论文用的 CurveVelA 是 OpenFWI 公开数据集的 Vel 家族和代码里 ParamConfig 的要求一致。2.3 训练完整跑通先用 1500 样本试跑 20 epoch 验证链路5 秒/epochloss 正常下降再恢复论文参数全量训练。训练配置TrainSize 24000、BatchSize 20、LR 1e-4、160 epoch结果Train loss 0.5 → 0.0144Val loss → 0.0408曲线平滑收敛无过拟合2.4 测试与出图test.py 跑完 6000 个测试样本8 项指标PSNR 24.10 / SSIM 0.837 / MSE 0.0047 / MAE 0.0318 / UQI 0.862 / LPIPS 0.032写了 make_figs.py 挑 8 个样本出真实 | 预测 | 误差三列对比图误差图解读模型内部几乎全绿速度幅值学得很准残差集中在层界面处、红蓝成对出现界面位置差一个网格的平移指纹——正好对应论文立题要解决的边界问题。三、存在问题对比方法InversionNet / DD-Net / VelocityGAN还没跑消融链不完整四、下一步计划跑 InversionNet 基线和 ABA-FWI 做同数据对比补齐消融链。结合相关代码学习各类网络结构
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