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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-01 11:00
Sea Fog Classification from GOCI Images using CNN Transfer Learning Models
Ho-Kun JeonJonathan EdwinSeungryong KimChan-Su YangKIOSTSANE2019-65
抄録 (和) This study provides an approaching method of classifying sea fog from Geostationary Ocean Color Image, an optical satellite of South Korea. Convolution Neural Network Transfer Learning (CNN-TL) model is used because of a higher classification ability than a single CNN. The CNN-TL model is combined with dataset VGG19 and ResNet50 which have high performance but less layer than other datasets. In classification with 3-bands training images, the CNN-TL shows 96.7% and 93.0% in VGG19 and ResNet50, respectively. On the other hand, only CNN with identical training images shows the accuracy of 85.3% in VGG19 and 52% in VGG19 and ResNet 50. The result can be used to automate local sea fog detection and prediction. 
(英) This study provides an approaching method of classifying sea fog from Geostationary Ocean Color Image, an optical satellite of South Korea. Convolution Neural Network Transfer Learning (CNN-TL) model is used because of a higher classification ability than a single CNN. The CNN-TL model is combined with dataset VGG19 and ResNet50 which have high performance but less layer than other datasets. In classification with 3-bands training images, the CNN-TL shows 96.7% and 93.0% in VGG19 and ResNet50, respectively. On the other hand, only CNN with identical training images shows the accuracy of 85.3% in VGG19 and 52% in VGG19 and ResNet 50. The result can be used to automate local sea fog detection and prediction.
キーワード (和) Sea Fog / CNN / Classification / Transfer learning / Ocean color / / /  
(英) Sea Fog / CNN / Classification / Transfer learning / Ocean color / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 255, SANE2019-65, pp. 87-90, 2019年10月.
資料番号 SANE2019-65 
発行日 2019-10-24 (SANE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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PDFダウンロード SANE2019-65

研究会情報
研究会 SANE  
開催期間 2019-10-31 - 2019-11-01 
開催地(和) 韓国(済州島) 
開催地(英) KOREA (Jeju) 
テーマ(和) ICSANE2019 
テーマ(英) ICSANE2019 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SANE 
会議コード 2019-10-SANE 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Sea Fog Classification from GOCI Images using CNN Transfer Learning Models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Sea Fog / Sea Fog  
キーワード(2)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(3)(和/英) Classification / Classification  
キーワード(4)(和/英) Transfer learning / Transfer learning  
キーワード(5)(和/英) Ocean color / Ocean color  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Ho-Kun Jeon / Ho-Kun Jeon /
第1著者 所属(和/英) Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Jonathan Edwin / Jonathan Edwin /
第2著者 所属(和/英) Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Seungryong Kim / Seungryong Kim /
第3著者 所属(和/英) Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Chan-Su Yang / Chan-Su Yang /
第4著者 所属(和/英) Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
Korea Institute of Ocean Science & Technology (略称: KIOST)
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講演者
発表日時 2019-11-01 11:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SANE 
資料番号 IEICE-SANE2019-65 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.255 
ページ範囲 pp.87-90 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-SANE-2019-10-24 


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