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基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
被引量：
4
1
作者
张永宏
刘昊
+1 位作者
田伟
王剑庚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期2781-2788,共8页
针对高原地区数值预测法建模复杂,雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题,提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先,通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样;然后,利用空洞卷积...
针对高原地区数值预测法建模复杂,雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题,提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先,通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样;然后,利用空洞卷积构建多尺度采样模块,并且加入注意力机制模块提取深层高维特征;最后,通过解码网络利用反卷积恢复特征图分辨率。将所提方法与谷歌语义分割网络DeepLab v3等模型在验证集上进行比较,实验结果表明所提方法具有更好的分割性能与泛化能力,其降雨云团分割结果更为准确,平均交并比(Miou)达到0.95,与原始DeepLab v3相比提高了15.54个百分点。在小目标上和非平衡数据集上,该方法可以更准确地分割出降雨云团,为降雨云团监测预警提供参考。
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关键词
降雨云团分割
多尺度采样
注意力机制
DeepLab
v3
遥感图像处理
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职称材料
题名
基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
被引量：
4
1
作者
张永宏
刘昊
田伟
王剑庚
机构
南京信息工程大学
南京信息工程大学自动化学院
南京信息工程大学计算机与软件学院
南京信息工程大学大气物理学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期2781-2788,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(41875027)。
文摘
针对高原地区数值预测法建模复杂,雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题,提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先,通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样;然后,利用空洞卷积构建多尺度采样模块,并且加入注意力机制模块提取深层高维特征;最后,通过解码网络利用反卷积恢复特征图分辨率。将所提方法与谷歌语义分割网络DeepLab v3等模型在验证集上进行比较,实验结果表明所提方法具有更好的分割性能与泛化能力,其降雨云团分割结果更为准确,平均交并比(Miou)达到0.95,与原始DeepLab v3相比提高了15.54个百分点。在小目标上和非平衡数据集上,该方法可以更准确地分割出降雨云团,为降雨云团监测预警提供参考。
关键词
降雨云团分割
多尺度采样
注意力机制
DeepLab
v3
遥感图像处理
Keywords
rainfall
cloud
segmentation
multi-scale
sampling
attention
mechanism
DeepLab
v3
remote
sensing
image
processing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP751 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
张永宏
刘昊
田伟
王剑庚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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