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最后 ， 将我们的算法与已经在生产中使用的算法进行比较 。 第三张再次显示了红外图像和我们的算法所做的预测 ， 这次是在墨西哥 。 然而 ， 它显示了由云和大气的物理模型做出的预测而不是实际的真值 。 很明显 ， 输出差异很大 ， 并且基于输入图像 ， 我们的算法至少在精度方面似乎优于物理模型 。 实际上 ， 使用我们的（Lightly）算法观察到的误报更少 ， 因为在没有云的地方无法预测降水 。

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在本篇文章中 ， 我们开发了一个语义分割模型 ， 该模型可以根据卫星图像以良好的精度预测给定位置的降水量 。 卷积神经网络在现实生活中的应用可以在改进或补充现有天气模型方面发挥关键作用 ， 从而帮助我们的合作伙伴Meteomatics在难以获取数据的地区准确预测降水 。

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