SEVIR

该数据集包含了用于评估视频预测方法的气象事件数据。在此数据集中，与其他方法相比，PastNet取得了最低的均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）得分。该数据集的任务是进行时空视频预测。

This dataset contains meteorological event data used for evaluating video prediction methods. Within this dataset, PastNet achieved the lowest Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) scores compared to other methods. The task of this dataset is spatiotemporal video prediction.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SEVIR是一个气象卫星图像数据集，包含时空对齐的GOES-16 ABI卫星图像、NEXRAD雷达马赛克和GOES-16 GLM闪电检测，用于天气事件分析和深度学习研究。数据集每年更新，无使用限制，适用于气象建模和算法开发。