Fugu-MT 論文翻訳(概要): GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting

論文の概要: GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09881v1
Date: Thu, 18 Jan 2024 10:53:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-19 16:56:14.899225
Title: GA-SmaAt-GNet: Generative Adversarial Small Attention GNet for Extreme Precipitation Nowcasting
Title（参考訳）: GA-SmaAt-GNet: 極端沈殿用生成逆小注意GNet
Authors: Eloy Reulen, Siamak Mehrkanoon
Abstract要約: 本稿では,極端降水量予測のためのディープラーニングモデルのための新しい生成逆アーキテクチャであるGA-SmaAt-GNetを提案する。このネットワークは降水マスク(二値化降水マップ)を付加的なデータソースとして組み込んで、貴重な情報を活用して予測を改善する。我々は,提案したGA-SmaAt-GNetモデルと降水データセットについて不確実性解析を行い,モデルの予測能力についてさらなる知見を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9399172852087767
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, data-driven modeling approaches have gained considerable traction in various meteorological applications, particularly in the realm of weather forecasting. However, these approaches often encounter challenges when dealing with extreme weather conditions. In light of this, we propose GA-SmaAt-GNet, a novel generative adversarial architecture that makes use of two methodologies aimed at enhancing the performance of deep learning models for extreme precipitation nowcasting. Firstly, it uses a novel SmaAt-GNet built upon the successful SmaAt-UNet architecture as generator. This network incorporates precipitation masks (binarized precipitation maps) as an additional data source, leveraging valuable information for improved predictions. Additionally, GA-SmaAt-GNet utilizes an attention-augmented discriminator inspired by the well-established Pix2Pix architecture. Furthermore, we assess the performance of GA-SmaAt-GNet using real-life precipitation dataset from the Netherlands. Our experimental results reveal a notable improvement in both overall performance and for extreme precipitation events. Furthermore, we conduct uncertainty analysis on the proposed GA-SmaAt-GNet model as well as on the precipitation dataset, providing additional insights into the predictive capabilities of the model. Finally, we offer further insights into the predictions of our proposed model using Grad-CAM. This visual explanation technique generates activation heatmaps, illustrating areas of the input that are more activated for various parts of the network.
Abstract（参考訳）: 近年、データ駆動モデリングのアプローチは様々な気象学の応用、特に天気予報の分野で大きな注目を集めている。しかし、これらのアプローチは極端な気象条件を扱う際にしばしば困難に直面する。そこで我々は,極度の降水量を考慮した深層学習モデルの性能向上を目的とした2つの手法を応用したGA-SmaAt-GNetを提案する。まず、成功したSmaAt-UNetアーキテクチャをジェネレータとして構築した新しいSmaAt-GNetを使用する。このネットワークは降水マスク(二値降水マップ)を付加的なデータソースとして組み込んで、貴重な情報を活用して予測を改善する。さらにGA-SmaAt-GNetは、よく確立されたPix2Pixアーキテクチャにインスパイアされた注意増強された識別器を使用している。さらに,オランダのリアルタイム降水データセットを用いてGA-SmaAt-GNetの性能を評価する。実験結果から, 総合的および極端降水イベントにおいて, 顕著な改善が認められた。さらに,提案したGA-SmaAt-GNetモデルと降水データセットについて不確実性解析を行い,モデルの予測能力についてさらなる知見を提供する。最後に、Grad-CAMを用いた提案モデルの予測についてさらなる知見を提供する。この視覚的説明技術は、ネットワークの様々な部分でより活性化された入力の領域である活性化ヒートマップを生成する。

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