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基于冰图的海冰分类的部分标签学习与焦点损失
通过将海冰分类训练形式化为部分标签学习任务，并利用明确的置信度分数，将多标签和类别不平衡问题得到解决的一种新型 GeoAI 方法，用于通过训练卷积神经网络（CNN）来提高 Sentinel-1 双极化 SAR 图像中海冰的分类性能。相较于传
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a month ago
海冰预测的独角兽：基于卷积神经常微分方程的 U-Net
通过引入一种名为 Unicorn 的新型深度架构，该论文旨在使用神经网络预测北极的每周海冰浓度，并通过对 1998 年至 2021 年的真实数据进行实证分析，证明了该模型在海冰浓度和范围预测任务中相较于其他模型具有显著的改进。
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2 months ago
SAR 影像上的深度学习：迁移学习与随机初始化权重的比较
对合成孔径雷达数据进行深度学习应用于地图制作越来越常见，本文通过对比从头训练和微调预训练模型的性能，发现预训练模型在海冰映像的测试样本中表现更好，尤其是在融化季节。
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8 months ago
使用卷积变换网络从 SAR 数据中分割海冰
本文提出了一种基于 SAR 卫星图像的混合卷积变换器网络的海冰分割新方法，优于传统卷积网络，在保持良好性能的同时比纯变换器模型高效，该方法对于海冰参数的自动化监测非常重要。
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a year ago
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