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StfMLP:用于遥感图像时空融合的标源多层感知机（IEEE GRSL）
遥感图像具有较高时空分辨率，对于监测地球表面景观周期性变化极为重要。源码面对大规模数据需求的指指标挑战，本文合作完成的标源东北林业大学、深圳sailyond科技有限公司与埃及姆努菲亚大学提出了时空融合多层感知机（StfMLP）方法。源码游戏源码SDKStfMLP采用转导学习关注有限输入数据，指指标通过设计的标源多层感知机模型捕获图像间的时间依赖性和一致性，实现精确融合。源码该方法在公开数据集Coleambally灌溉区（CIA）和Gwydir集水区（LGC）上进行了验证，实验结果表明，StfMLP在融合性能和收敛时间上优于现有方法。
StfMLP目标通过使用粗图像C1、C2、C3（在Time1、Time2、Time3）与细图像F1、cpa 免费 源码F3（在Time1、Time3）预测细图像F2（在Time2）。所提出框架如图1所示。
在训练阶段，将输入三幅粗图像分别相减得到粗差图像，结合两幅细图像作为MLP网络子网络（N1和N2）输入。通过MLP子网络学习粗图像与细图像之间的映射关系。每个子网络中的一个Level层包含多个MLP层与Transition层，用于提取和压缩特征图。输入图像被裁剪并拼接，生成初始特征图，github tag源码通过MLP提取不同维度特征。Transition层结合转置运算完成特征降维。所有Level特征图整合并上采样，进行目标细差图像重建。损失函数综合考虑细差分图像与时间依赖性与一致性。
预测阶段采用自适应局部权重策略重构细图像F2。权重参数α定义，两幅粗图像结构相似性越高，预测出的细图像越好。公式定义α基于粗差图像像素值的绝对平均值与阈值常量β。
实验采用的漫天雪花源码CIA与LGC数据集，包含对与对无云的Landsat-MODIS图像对，尺寸分别为×与×。采用三种STF方法与所提出方法对比，包括STARFM、FSDAF与StfNet。实验使用硬件平台包括2块Tesla Vs显卡与GB内存，设置Batch size为，采用SGD优化器，初始学习率为0.1，weight decay为0.，迭代次数为，每次迭代学习率减少到原来的十分之一，直到达到0.。
实验结果展示了算法性能与不同输入尺寸的影响。表Ⅰ与表Ⅱ给出所有测试图像在5个评价指标（RMSE、SAM、ERGAS、CC、SSIM）的平均值。表Ⅰ中StfMLP在性能上远高于STARFM与FSDAF，仅在LGC数据集上StfNet方法略胜于StfMLP。StfMLP实现更快的收敛速度。两种深度学习方法（StfNet, StfMLP）在空间结构上预测效果优于其他传统方法。可视化结果显示StfMLP在CIA与LGC数据集上分别取得了最佳预测效果，但在LGC数据集上性能略差于StfNet。
未来研究方向将考虑FPN的变种网络或其它网络结构，如SPP-net、ASPP、RFBNet与SAM等，以进一步提升特征信息的提取能力。此外，将研究如何在更少输入数据和时间消耗下取得更好的融合性能，服务于实际应用。
黄金stf是什么意思？
黄金STF是指黄金期货价格的计算指标，是基于交易所公布的期货价格进行计算的。黄金STF的全称是Spot Trading Factor，意为现货交易因素。它包含了各种参考因素，比如黄金期货价格、金市场的交易活跃度、现货价格的波动等。只要掌握了黄金STF的运用，投资者可以更加准确地把握黄金投资的走势，从而避免不必要的风险。
黄金STF的计算方法和过程比较简单，但是对于黄金投资者来说，它有着极其重要的应用价值。以黄金期货价格为基准，结合现货价格和市场情况等因素进行计算，生成一个稳定可靠的指标，这就是黄金STF。每天记录黄金STF的变化，就可以更加准确地掌握黄金投资的时机，把握市场的变化，作出更加明智的投资决策。
总之，掌握黄金STF的意义是非常重大的。对于想要投资黄金市场的人来说，掌握这个指标可以提高自己的投资水平，更加准确地把握市场走势，从而实现自己的投资目标。