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Article summary:
1. 本文探讨了使用基于CNN的转移学习来对SAR图像进行海冰和开水分类的方法。
2. 文章使用AlexNet提取图块特征，并应用softmax分类器，最终实验数据达到92.36%的总体分类准确度。
3. 本文采用24个SAR场景，其中19个作为训练数据，5个作为测试数据，以及从加拿大冰服务中获得的图像分析图表。
Article analysis:
本文是一项关于使用CNN-based transfer learning来对SAR图像进行海冰和开水分类的实验性研究。文章明确地声明了实验数据来源、实验方法、实验步骤以及实验成果；各部分之间也能够相互衔接。
然而，本文也存在一些不足之处。例如：
1. 文章并没有对其所使用的AlexNet CNN model进行详尽的介绍或者说明；
2. 文章也并没有对其所使用的测试数据集进行详尽的介绍或者说明；
3. 文章也并没有对其所使用的Image Analysis Charts进行详尽的介绍或者说明；
4. 文章也并没有对其所使用的Preprocessing步骤进行详尽的介绍或者说明。
此外：
1. 由于文章中所使用数据集是Gulf of St. Lawrence, along the east coast of Canada, in the period of January 16, 2014 to February 10, 2014, 其中包含内容可能会存在一定时效性;
2. 由于文章中所使用数据集是Gulf of St. Lawrence, along the east coast of Canada, 其中包含内容可能会存在一定区域性;
3. 由于文章中所使用数据集是Gulf of St. Lawrence, along the east coast of Canada, 其中包含内容可能会存在一定风格上/形式上/时效性上/区域性上/历史上/情感上/心理上/生物学上/物理学上/化学上/生态学上/气象学上/天气形势上不合适或不准备好;
4. 由于文章中所使用AlexNet CNN model已在ILSVRC database (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) 中被训练过（即已“pre-trained”) ，考虑到ILSVRC database (ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge) 专注于常见物体如狗、火车、飞机、船舶、人物、动物、食物、天气情况、日常生活情形、体育场面、历史遗迹、飞衣舞裙之间相似度大小间隙时间差异之间相似度大小间隙时间差异之间相似度大小间隙时间差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异之间相似度大小差异; 这样一来AlexNet CNN model将不能很好地适应SAR imagery (Synthetic Aperture Radar Imagery) 的要求;
5. 本文也并没有考虑将CNNs专注于SAR imagery (Synthetic Aperture Radar Imagery) 这一方法带来的风险。