Skip-WaveNet: 基于小波的多尺度架构用于雷达回波图中的追踪冰雪层
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于飞机雷达传感器创建的回波图可以捕捉到冰盖上覆盖的深雪层的轮廓。我们提出了基于小波的多尺度深度学习网络来改进回波图中深雪层的检测，实验结果表明这种网络可以提高非小波网络相比的最优数据集规模（ODS）和最优图像规模（OIS）F 分数分别达到 3.99% 和 3.7%。此外，我们的 Skip-WaveNet 网络在每次迭代中生成新的小波，相比当前最先进的深雪层检测网络具有更高的泛化能力，并以...
该研究提出了一种基于小波的多尺度深度学习网络，用于改进基于飞机雷达传感器创建的回波图中深雪层的检测。实验结果表明，该网络可以提高F分数。Skip-WaveNet网络具有更高的泛化能力，并以较高的精度估计层深，可用于追踪深雪层、评估冰盖表面质量平衡和预测全球海平面上升。
