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Article summary:
1. 本文提出了一种基于深度学习的自动化海冰开口领导检测网络，即熵加权网络（EW-Net），用于低风速条件下的Sentinel-1 SAR图像。
2. EW-Net在U-Net基线网络中引入了密集块，以加强特征传播，并设计了一个熵采样结构来改善网络对领导的相关性并减少噪声的影响。
3. 结果表明，与阈值法、U-Net和DeepLab V3 Plus相比，所提出的EW-Net模型在不同的极地海冰领导检测中效果更好、泛化能力也更强。
Article analysis:
本文是一项关于使用Sentinel-1 SAR图像进行低风速条件下的海冰开口领导检测的实证分析。作者使用了一个名为“Entropy Weighted Network” (EW-Net) 的自动化、 深度学习方法来实施此分析。
本文有一定的可信度和可靠性。作者使用Sentinel-1 SAR图像作为数据集进行实证分析，考虑到SAR图像在几乎所有天气情况下都具有大尺度、 高分辨率特性，这是一个合理考虑。此外，作者还使用U-Net、 DeepLab V3 Plus以及传统的门限方法作为对手方法进行实证分析，以便将EW-Net方法与其他方法进行对