論文の概要: SSA-UNet: Advanced Precipitation Nowcasting via Channel Shuffling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18309v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 12:36:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.763594
• Title: SSA-UNet: Advanced Precipitation Nowcasting via Channel Shuffling
• Title（参考訳）: SSA-UNet: チャネルシャッフルによる高度な降雨予報
• Authors: Marco Turzi, Siamak Mehrkanoon,
• Abstract要約: この研究は、Small Shuffled Attention UNet(SSA-UNet)という新しいデザインを提示している。 SmaAt-UNetのアーキテクチャを強化し、シャッフルチャネル機構を備え、パフォーマンスの最適化と複雑さの低減を実現している。 提案アーキテクチャの3つの出力構成を評価し,1,6,12の降水マップを出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.642094639107215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weather forecasting is essential for facilitating diverse socio-economic activity and environmental conservation initiatives. Deep learning techniques are increasingly being explored as complementary approaches to Numerical Weather Prediction (NWP) models, offering potential benefits such as reduced complexity and enhanced adaptability in specific applications. This work presents a novel design, Small Shuffled Attention UNet (SSA-UNet), which enhances SmaAt-UNet's architecture by including a shuffle channeling mechanism to optimize performance and diminish complexity. To assess its efficacy, this architecture and its reduced variant are examined and trained on two datasets: a Dutch precipitation dataset from 2016 to 2019, and a French cloud cover dataset containing radar images from 2017 to 2018. Three output configurations of the proposed architecture are evaluated, yielding outputs of 1, 6, and 12 precipitation maps, respectively. To better understand how this model operates and produces its predictions, a gradient-based approach called Grad-CAM is used to analyze the outputs generated. The analysis of heatmaps generated by Grad-CAM facilitated the identification of regions within the input maps that the model considers most informative for generating its predictions. The implementation of SSA-UNet can be found on our Github\footnote{\href{https://github.com/MarcoTurzi/SSA-UNet}{https://github.com/MarcoTurzi/SSA-UNet}}
• Abstract（参考訳）: 気象予報は、多様な社会経済活動と環境保全活動を促進するために不可欠である。 深層学習技術は、数値気象予測(NWP)モデルの補完的なアプローチとして研究され、複雑性の低減や特定のアプリケーションへの適応性の向上といった潜在的な利点を提供している。 本研究は,SmaAt-UNetアーキテクチャを改良したSmall Shuffled Attention UNet(SSA-UNet)を提案する。 有効性を評価するため、このアーキテクチャとその縮小されたバリエーションは、2016年から2019年までのオランダの降水データセットと、2017年から2018年までのレーダー画像を含むフランスのクラウドカバーデータセットの2つのデータセットで調査およびトレーニングされている。 提案アーキテクチャの3つの出力構成を評価し,それぞれ1,6,12の降水マップを出力する。 このモデルがどのように動作し、その予測を生成するかをよりよく理解するために、Grad-CAMと呼ばれる勾配に基づくアプローチを使用して、生成された出力を分析する。 Grad-CAM が生成した熱マップの解析により,入力マップ内の領域の同定が容易になった。 SSA-UNetの実装は、Github\footnote{\href{https://github.com/MarcoTurzi/SSA-UNet}{https://github.com/MarcoTurzi/SSA-UNet}}で確認できます。

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