16Winston 02.12 1000z
CDO上的肿瘤清晰可见（

15In-fa

随便丢两张AI-VIS vs. DNB
最近又在改AI-VIS论文，这期刊不好过啊

最近在考虑实验一下tc云图的时间差分，把相隔2.5/10分钟的亮温相减一下，之前一直没时间做
不知道能否找到什么用途有用的话可能会放进AI-VIS做输入，也算是利用到多时刻的云图了

来更新一下最近的进展
第一张是旧模型，第二张是换上新损失函数（LPIPS）仅跑了1/20epoch数的结果，虽然第二张还欠拟合但是云顶模糊的问题解决很多了。目前对流塔效果比原先真实，CDO和眼区由于epoch数不足还有提升空间。

整了几张2.5分钟时间差分，暂时还没能开发出明确的用途，各位有什么头猪吗

另外意外发现Band13的机动观测存在一个10min为周期的变温周期，每整十分钟仪器偏暖一些，幅度在0.2度左右，以前以为只有水汽波段才有，不过不影响定强。
（图一是整十分钟，图二到四是0230 0500 0730）蓝色代表相比上一帧变冷，红色代表变暖

10分钟间隔的时间差分

训练进度157/600，来贴几张个人认为改善比较大的，顺序是旧模型vs.训练中的新模型






（没错我真的对这张罗莎很满意）

新模型（264epoch）已经上线 http://ai-vis.dapiya.net:1234/

好久没来更新进度了
之前使用LPIPS的时候错用了“alex”网络作为损失函数，导致训练后期图像出现网格状纹路，SSIM表现也越来越不稳定。目前替换为了“vgg”网络作为损失函数，显存占用更大但收敛更快，训练56epoch后表现如下。目前来看替换预训练网络之后网格状纹路的问题消失了，新模型的高频细节比用SSIM炼的模型更好，但和真实的0.5km vis仍有一定差距。

丢个训练进度 现在epoch160

200Epoch训练完毕，暂时让王总的4090休息一下
欢迎建议和订单
接下来有时间应该会再去试试时间差分

间隔不同时间长度的时间差分，分别是2.5/5/10/20/30/40/50/60分钟，可以看到反映的特征逐渐从CDO螺纹转变到CDO自身的不对称性和不稳定性。当然玛娃二巅CDO还是比较稳的，下一个可以找个CDO差点的H8/9时代台风你们说选谁好呢