固定训练量合成孔径雷达图像中的冰川崩解前缘划定
Calving Front Delineation In Synthetic Aperture Radar Imagery With Fixed Training Amount 是一项计算机视觉任务,旨在通过语义分割技术精确识别和划分海洋终碛冰川的崩解前沿。该任务使用 CaFFe 数据集,并固定每个网络的训练周期数,确保其见到来自训练集的像素数量达到 150 倍。此研究有助于监测冰川动态变化,评估全球气候变化对极地环境的影响。
Calving Front Delineation In Synthetic Aperture Radar Imagery With Fixed Training Amount 是一项计算机视觉任务,旨在通过语义分割技术精确识别和划分海洋终碛冰川的崩解前沿。该任务使用 CaFFe 数据集,并固定每个网络的训练周期数,确保其见到来自训练集的像素数量达到 150 倍。此研究有助于监测冰川动态变化,评估全球气候变化对极地环境的影响。