17. GDLC#10 Deep Learningによるダウンスケーリング
データ
n 3時間積算の観測値
n 20km格⼦の降⽔量を⼊⼒
n 5km格⼦の降⽔量を⽬的変数
n 学習データ: 2006年4⽉ 〜 2013年7⽉
7年分×8つのサブパッチ
n 検証データ: 2013年8⽉ 〜 2015年7⽉
2年分×8つのサブパッチ
n テストデータ:2015年8⽉ 〜 2018年7⽉
3年分の全領域
20km→5kmに
ダウンスケーリング
https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kurashi/kaiseki.html
38. GDLC#10 Deep Learningによるダウンスケーリング
Reference
n B. Lim, S. Son, H. Kim, S. Nah, and K. M. Lee.
Enhanced deep residual networks for single image
super-resolution. In The IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Workshops, July 2017.
n C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang. Image
super-resolution using deep convolutional networks.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence, 38(2):295–307, 2016.
n W. Shi, J. Caballero, F. Huszar, J. Totz, A. P. Aitken,
R. Bishop, D. Rueckert, and Z. Wang. Real-Time
Single Image and Video Super-Resolution Using an
Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network. In
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR), pages 1874–1883, 2016.