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SmaAt-UNet:论文“ SmaAt-UNet的PyTorch代码
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2021-05-09
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SmaAt-UNet 论文代码“ SmaAt-UNet:使用小型体系结构进行降水临近预报” , 建议的SmaAt-UNet可以在下的模型文件夹中。 在本文中,我们使用了模块(PL),该模块简化了培训过程,并允许轻松添加记录器和创建检查点。 为了使用PL,我们创建了模型,其父级继承自pl.LightningModule。 此模型与具有添加的PL功能的纯PyTorch SmaAt-UNet实施相同。 训练 给出了分类任务(PascalVOC)的示例。 为了训练降水任务,我们使用了文件。 降水数据集 该数据集由2016-2019年每隔5分钟的降水图组成,产生了约420,000张图像。 该数据集基于雷达降水图。 如以下示例所示,裁剪了原始图像: 如果您对我们使用的数据集感兴趣,请发送电子邮件至: 和siamak.mehrkanoon@maastrichtuniversity.nl
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SmaAt-UNet-master.zip (23个子文件)
SmaAt-UNet-master
Precipitation map Cutout.png 80KB
utils
dataset_VOC.py 5KB
__init__.py 0B
dataset_precip.py 5KB
data_loader_precip.py 7KB
models
unet_parts_depthwise_separable.py 3KB
unet_parts.py 3KB
SmaAt_UNet.py 2KB
layers.py 5KB
regression_lightning.py 7KB
unet_precip_regression_lightning.py 9KB
test_precip_lightning.py 7KB
train_precip_lightning.py 4KB
requirements.txt 97B
train_SmaAtUNet.py 6KB
README.md 3KB
metric
confusionmatrix.py 4KB
metric.py 243B
__init__.py 140B
iou.py 4KB
.gitignore 15B
create_datasets.py 4KB
SmaAt-UNet.png 909KB
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邱笑晨
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