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基于深度学习的SAR海洋涡旋检测模型
目录
基于深度学习的SAR海洋涡旋检测模型（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、SAR海洋涡旋概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
SAR图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
海洋涡旋特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
SAR海洋涡旋识别难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
常见的深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、基于深度学习的SAR海洋涡旋检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．13
数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
五、模型实验与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
性能评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
六、模型应用与实战案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
模型在海洋涡旋检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
实战案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
七、模型存在的问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
当前模型存在的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
可能的改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
八、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
基于深度学习的SAR海洋涡旋检测模型（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
二、数据获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
SAR海洋涡旋图像数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
数据集构建与标注方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
三、深度学习技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
深度学
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