用于计算冰层内部厚度的回归网络
人工智能
2021-11-17 v2 图像与视频处理
摘要
冰厚度估计是冰盖研究的一个重要方面。在这项工作中，我们使用具有多个输出节点的卷积神经网络来回归并学习格陵兰西北部收集的Snow Radar图像中冰内部层的厚度。我们尝试了一些最先进的网络，发现利用ResNet50的残差连接，我们可以在测试集上实现1.251像素的平均绝对误差。这种基于回归的网络可以通过在神经网络中嵌入领域知识和雷达信息来进一步改进，以减少对人工标注的需求。
引用
@article{arxiv.2104.04654,
title = {Regression Networks For Calculating Englacial Layer Thickness},
author = {Debvrat Varshney and Maryam Rahnemoonfar and Masoud Yari and John Paden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.04654},
year = {2021}
}