[快闪报告]基于深度学习识别冰斗及应用

基于深度学习识别冰斗及应用
编号:1300 稿件编号:3144 访问权限:私有 更新:2023-04-09 22:49:31 浏览:163次 快闪报告

报告开始:2023年05月07日 17:56 (Asia/Shanghai)

报告时间:3min

所在会议:[1B] 1B、第四纪地质与全球变化 » [1B-3] 1B-3 第四纪地质与全球变化

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摘要
冰斗是山地冰川中一种重要的地貌,典型的冰斗三面环绕陡峭的岩壁,呈半圆形或围椅状洼地。冰斗可以提供关于过去冰川和气候的特征的定量和定性信息,具有重要的古气候指示意义。冰斗主要集中在高海拔区域,大部分是集中的,还有一部分是分散的,这使得手工制图需要耗费大量的时间。本文的研究是基于数字高程模型(DEM)数据的自定义数据集,测试卷积神经网络RetinaNet模型识别冰斗的能力,并添加注意力机制(CBAM)进行训练和预测正确检验冰斗的效果。通过增加训练样本数量,改进输入数据,以目标检测RetinaNet模型为基础添加注意力机制(CBAM)模块进行模型训练,并且结合AuToCirque工具(Li,2022)在勘察加半岛进行应用分析。添加注意力机制模块可将平均精度提高5%,经过训练,在划定的测试区域该网络能够高精度识别冰斗。该模型可以有效的确定冰斗,为后续冰斗的分析提供帮助。
 
关键字
卷积神经网络,冰斗,注意力机制
报告人
毛冬雪
河北师范大学

稿件作者
毛冬雪 河北师范大学
李英奎 University of Tennessee
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