基于卷积神经网络融合编码与解码特征的降水强度识别
摘要
为高效地利用红外降雨图进行雨量强度分类，提出了一个融合编码与解码卷积特征的雨量强度识别模型。引入编码与解码卷积于深度卷积神经网络分类模型中，在减少局部信息丢失的同时提取深层次的雨纹信息特征。于编码、解码卷积模块中考虑多尺度感受野卷积，融合不同范围的局部特征，同时在解码时融合相同尺度的编码与解码卷积特征图，提高特征利用率，从而构建一种融合编码与解码卷积特征的雨量强度识别模型。所提模型的分类精度优于主流卷积神经网络框架，分类正确率最高达到了91.7%，且消融实验结果验证了编码与解码模块的有效性。
引用本文（GB/T 7714）
林梦翔 Lin Mengxiang, 黄秀萍 Huang Xiuping, 林志玮 Lin Zhiwei, 等. 基于卷积神经网络融合编码与解码特征的降水强度识别[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2023.
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