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한아영 (한국외국어대학교) 김경태 (한국외국어대학교) 한명수 (지오시스템리서치) 최흥배 (지오시스템리서치) 최재영 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
158 - 162 (5page)

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Clouds play an important role in predicting the weather since clouds are an essential part of water cycle. The difficulty of observation varies from cloud to cloud, which makes it difficult to collect data with uniform distribution for all types of clouds. In this paper, we use 10,274 all-sky images with class imbalance ratio of 334. To cope with this problem, we develop LADE loss function based deep network that is robust to class imbalance problem for cloud classification. The proposed method is compared with transfer learning, logit adjustment, ensemble learning, and model architecture to increase classification accuracy. Our proposed model is based on ResNext-50 with LADE loss, which achieves high-level classification accuracy 86.6%.

목차

Abstract
I. 서론
II. 제안방법
Ⅲ. 실험방법 및 결과
IV. 실험 결과 분석
VI. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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