論文の概要: Towards Precise Flood Prediction via Hierachical Terrain Attention and Multi-Scale Rainfall Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01819v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 13:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:15:08.978837
• Title: Towards Precise Flood Prediction via Hierachical Terrain Attention and Multi-Scale Rainfall Guidance
• Title（参考訳）: 階層的地形注意と多スケール降雨誘導による精密洪水予測に向けて
• Authors: Feifei Wang, Yong Wang, Shaoqing Chen, Bing Li, Qidong Huang
• Abstract要約: 正確な洪水予測のための新しいGANベースのフレームワークを提案する。 階層的な地形空間の注意を組み込んで、モデルが地形の特徴の空間的分布に焦点を合わせるのに役立つ。 我々は, 発電機と判別器の双方に降雨回帰損失を付加監督として活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.106790557324473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the deterioration of climate, the phenomenon of rain-induced flooding has become frequent. To mitigate its impact, recent works adopt convolutional neural networks or other variants to predict the floods. However, these methods directly force the model to reconstruct the raw pixels of water depth maps through constraining pixel-level differences, ignoring the high-level information contained in terrain features and rainfall patterns. To address this, we present a novel GAN-based framework for precise flood prediction, which incorporates hierarchical terrain spatial attention to help the model focus on spatially-salient areas of terrain features and constructs multi-scale rainfall embedding to extensively integrate rainfall pattern information into generation. To better adapt the model in various rainfall conditions, we leverage a rainfall regression loss for both the generator and the discriminator as additional supervision. Extensive evaluations on real catchment datasets demonstrate the superior performance of our method, which greatly surpasses the previous arts under different rainfall conditions.
• Abstract（参考訳）: 気候の悪化に伴い、降雨による洪水現象が頻発している。 影響を軽減するため、最近の研究では、洪水を予測するために畳み込みニューラルネットワークやその他の変種が採用されている。 しかし,これらの手法は,地形の特徴や降雨パターンに含まれる高次情報を無視して,画素レベルの差を制約することで,水深マップの原画素を復元する。 そこで本稿では,地形の空間的特徴量に着目した階層的地形空間的注意を取り入れ,降水パターン情報の生成を広範囲に統合する多スケール降雨埋設モデルを構築した,gan型精密洪水予測フレームワークを提案する。 種々の降雨条件下でモデルに適応するため, 発電機と判別器の双方に降雨回帰損失を付加監督として活用する。 実漁獲量データセットの広範な評価は,降雨条件の異なる過去の技術を大きく上回る,本手法の優れた性能を示す。

関連論文リスト

• TRG-Net: An Interpretable and Controllable Rain Generator [61.2760968459789]
  本研究は,降雨の基盤となる物理的発生機構を十分に考慮した,新しい深層学習型降雨発生器を提案する。 その意義は、発電機が予想される雨をシミュレートするために雨の本質的な要素を精巧に設計するだけでなく、複雑で多様な雨のイメージに微妙に適応することにある。 提案した雨発生器が発生した雨は, 高品質であるだけでなく, 排水作業や下流作業にも有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T03:27:39Z)
• CasCast: Skillful High-resolution Precipitation Nowcasting via Cascaded Modelling [93.65319031345197]
  本稿では,メソスケール降水分布と小規模パターンの予測を分離するために,決定的かつ確率的な部分からなるカスケードフレームワークCasCastを提案する。 CasCastは地域の極端降水量計のベースライン(+91.8%)をはるかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T08:30:47Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
• An evaluation of deep learning models for predicting water depth evolution in urban floods [59.31940764426359]
  高空間分解能水深予測のための異なる深層学習モデルの比較を行った。 深層学習モデルはCADDIESセル-オートマタフラッドモデルによってシミュレーションされたデータを再現するために訓練される。 その結果,ディープラーニングモデルでは,他の手法に比べて誤差が低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:08:54Z)
• A Simple Baseline for Adversarial Domain Adaptation-based Unsupervised Flood Forecasting [6.05061968456464]
  Flood Domain Adaptation Network (FloodDAN)は、洪水予測問題にUnsupervised Domain Adaptation (UDA)を適用するためのベースラインである。 FloodDANは、ターゲットドメインの監視をゼロにすることで、効果的に洪水予報を行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T11:58:52Z)
• A Generative Deep Learning Approach to Stochastic Downscaling of Precipitation Forecasts [0.5906031288935515]
  GAN(Generative Adversarial Network)は、コンピュータビジョンコミュニティによって超高解像度問題で成功することが実証されている。 GANとVAE-GANは、高分解能で空間的に整合した降水マップを作成しながら、最先端のポイントワイズポストプロセッシング手法の統計的特性と一致することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T07:19:42Z)
• TRU-NET: A Deep Learning Approach to High Resolution Prediction of Rainfall [21.399707529966474]
  本稿では,連続的畳み込み再帰層間の新しい2次元クロスアテンション機構を特徴とするエンコーダデコーダモデルであるTRU-NETを提案する。 降雨のゼロ・スクイド・%極端事象パターンを捉えるために,条件付き連続損失関数を用いた。 実験の結果,短期降水予測ではDLモデルよりもRMSEとMAEのスコアが低いことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-20T17:27:59Z)
• From Rain Generation to Rain Removal [67.71728610434698]
  雨層を生成物としてパラメータ化した雨画像のためのベイズ生成モデルを構築した。 降雨画像の統計的分布を推定するために,変分推論の枠組みを用いる。 総合的な実験により,提案モデルが複雑な降雨分布を忠実に抽出できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-08T18:56:51Z)
• Structural Residual Learning for Single Image Rain Removal [48.87977695398587]
  本研究は,本質的な降雨構造を有するネットワークの出力残余を強制することで,新たなネットワークアーキテクチャを提案する。 このような構造的残差設定は、ネットワークによって抽出された雨層が、一般的な雨害の以前の知識に微妙に従うことを保証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-19T05:52:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。