典型文献
基于改进VNet太阳暗条检测方法
文献摘要：
太阳暗条作为太阳大气磁场的示踪,对研究太阳磁场有极其重要的意义.针对现有的暗条检测方法存在检测精度不高,弱小暗条错检、漏检等问题,提出一种基于改进VNet网络的太阳暗条检测方法.首先,使用大熊湖天文台Hα全日面图像并结合磁图制作了太阳暗条数据集;其次,在VNet网络下采样部分采用Inception模块融合不同尺度特征图的特征,同时加入注意力机制增强特征图中暗条部分的语义信息;最后在上采样部分引入深度监督模块,更多地保留太阳暗条的细节特征.为验证算法性能,采用191幅Hα全日面图像数据集,其中包含暗条共3372条.算法在测试数据集上平均准确率达到0.9883,F1值达到0.8385.实验结果证明,该方法可以有效识别Hα全日面图中的暗条.
文献关键词：
暗条检测;太阳暗条数据集;VNet;Inception;深度监督;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
辛泽寰;尚振宏
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]辛泽寰;尚振宏-.基于改进VNet太阳暗条检测方法)[J].天文研究与技术－国家天文台台刊,2022(01):54-64
A类：
暗条检测,太阳暗条数据集
B类：
VNet,太阳大气,示踪,太阳磁场,检测精度,弱小,漏检,大熊,天文台,全日,下采样,Inception,模块融合,不同尺度,尺度特征,特征图,注意力机制,语义信息,上采样,深度监督,细节特征,算法性能,图像数据集,测试数据,平均准确率
AB值：
0.345148
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