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SPJ｜OLAR海陆气研究：基于Swin Transformer和多尺度特征融合的海洋内波自动检测模型和数据集

ScienceAAAS 2024-12-23 15:13
文章摘要
本文介绍了基于Swin Transformer和多尺度特征融合的海洋内波自动检测模型（IWD-Net）及其相关数据集的构建。研究背景是当前海洋内波检测方法在处理大量卫星遥感数据时效率和准确性不足。研究目的是通过构建全球海洋内波SAR影像数据集S1-IW-2023 Dataset，并提出新的检测模型IWD-Net，以提高内波检测的效率和准确性。研究结果表明，IWD-Net在复杂海况下表现出色，尽管在极端复杂情况下仍有改进空间。结论是该研究为使用Transformer技术进行海洋内波检测奠定了基础，并提供了新的方法来处理海量遥感数据。
SPJ｜OLAR海陆气研究：基于Swin Transformer和多尺度特征融合的海洋内波自动检测模型和数据集
查看文献： Transformer-based Hierarchical Multiscale Feature Fusion Internal Wave Detection and Dataset
查看期刊：Ocean-Land-Atmosphere Research
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