PAUNet：一种基于降水注意力的卫星亮温数据的降水预测 U-Net

原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

这篇论文介绍了基于降水关注的 U-Net（PAUNet）的深度学习架构，用于根据卫星辐射数据预测降水，解决 Weather4cast 2023 比赛的挑战。PAUNet 是 U-Net 和 Res-Net 的一种变体，通过编码器卷积层的中心裁剪和注意机制，有效捕捉多波段卫星图像中的大尺度上下文信息，包括可见光、水汽和红外波段。通过基于各种欧洲地区的大规模数据集进行训练，PAUNet...

本论文介绍了基于降水关注的深度学习架构PAUNet，用于预测降水。通过编码器卷积层的中心裁剪和注意机制，PAUNet能够有效捕捉多波段卫星图像中的大尺度上下文信息。通过大规模数据集的训练，PAUNet在多个时间段的降雨预测中表现出了显著的准确性，具有比基准模型更高的临界成功指数得分。对紧急救援、零售和供应链管理等领域具有重要意义。