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J-GLOBAL ID：201802280831512036   整理番号：18A2039608

移動学習に基づく北極における空中画像を用いた海氷シーン分類【JST・京大機械翻訳】

Sea-Ice Scene Classification Using Aerial Images in Arctic Based on Transfer Learning

著者 (3件)： Yan Yiming (Harbin Engineering University) ,  Tan Zhichao (Harbin Engineering University) ,  Su Nan (Harbin Engineering University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 7121-7124  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 北極旅行は,商業的または科学的研究のための重要な方法になった。海氷は北極ナビゲーションにとって常に深刻な脅威である。本論文において,空中画像の分類方法を提案して,種々のタイプの海氷シーンを認識して,それをさらに用いて,北極海における各々のシーンの脅威を解析することができた。しかし,種々のシーンにおける海氷の多様なタイプと分布のために,海氷シーンのカテゴリは不明瞭である。そこで,異なる海氷シーンを定義するために,グループ化方法を主に導入した。これらのシーンは海氷の分布に従って6つの典型的なカテゴリに分類される。次に,転送学習戦略を用いて,事前に訓練された深い畳込みニューラルネットワークモデルを微調整した。最後に,訓練したネットワークを用いて新しい海氷シーンを分類した。実験結果は,許容できる分類精度を得ることができることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 北極海 ,  ネットワーク ,  *海氷 ,  旅行 ,  *学習
準シソーラス用語： 分類精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  学習戦略 ,  分類法 ,  シーン分類 ,  *空中画像 ,  *北極地方 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  北極 ,  空中画像 ,  海氷 ,  シーン分類