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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：张永宏, 刘昊, 田伟, 王剑庚
单位：1. 南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044;2. 南京信息工程大学 自动化学院, 南京 210044;3. 南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京 210044;4. 南京信息工程大学 大气物理学院, 南京 210044
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
基金：国家自然科学基金资助项目（41875027）。
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。
来源：2020年第9期
《计算机应用》期刊编辑部
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