<article-title>基于注意力的多尺度残差<bold>U-Net</bold>的海洋中尺度涡检测<bold/></article-title>

海洋中尺度涡是一类重要的海洋现象，其特征是海洋中的螺旋运动，伴随着海水温度、营养物质以及能量的输送，对海洋生态系统和全球的气候变化起着重要影响。因此，海洋涡旋的智能识别成为海洋学的研究热点之一。由于海洋中尺度涡数量众多且大小不同，存在检测精度不高问题。为了提高海洋中尺度涡的检测精度，提出一种基于注意力的多尺度残差U-Net的海洋涡旋检测模型 (dual cross-attention- pyramid spilt attention-Res U-Net, DCA-PRUNet)。该模型采用基于注意力的编解码器结构。编解码结构中，引入金字塔分割注意力(pyramid spilt attentio...

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Bibliografske podrobnosti

Principais autores:	王 丽娜, 孙 阳, 张 红春, 王 旭东, 董 昌明
Format:	Artigo
Jezik:	Chinês
Izdano:	Science Press 2025-06-01
Serija:	Haiyang yu huzhao
Teme:	海洋涡旋 深度学习 金字塔分割注意力 残差学习 双交叉注意力
Online dostop:	https://www.sciengine.com/doi/10.11693/hyhz20240500106
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