基于卷积 Transformer 网络的 SAR 数据海冰分割
计算机视觉与模式识别
2023-06-14 v1 图像与视频处理
摘要
海冰是地球气候系统的关键组成部分，对温度和大气条件的变化高度敏感。准确且及时地测量海冰参数对于理解和预测气候变化的影响十分重要。然而，在冰区获取的卫星数据量巨大，使得主观测量低效。因此，必须使用自动化算法以充分利用来自卫星的持续数据馈送。在本文中，我们提出一种基于 SAR 卫星影像、使用混合卷积 Transformer（ConvTr）网络的海冰分割新方法。我们表明，我们的方法优于经典卷积网络，同时比纯 Transformer 模型高效得多。在 AI4Arctic 数据集上，ConvTr 取得了 63.68% 的平均交并比（mIoU），对应 400 x 400 平方千米产品的推理时间为 120ms。
引用
@article{arxiv.2306.07649,
title = {Sea Ice Segmentation From SAR Data by Convolutional Transformer Networks},
author = {Nicolae-Catalin Ristea and Andrei Anghel and Mihai Datcu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.07649},
year = {2023}
}