衛星画像における雲検出は、多くのリモートセンシング応用の重要な第一歩です。この問題は、利用可能なスペクトルバンドが限られている場合に特に困難となります。本論文では、この問題に対処するために深層学習に基づくアルゴリズムを提案しています。このアルゴリズムは、Landsat 8画像の複数のパッチで訓練された完全畳み込みネットワーク（FCN）から構成されています。このネットワークはCloud-Netと呼ばれ、その畳み込みブロックを使用して画像内の全体的な雲特徴と局所的な雲特徴を捕捉することができます。提案手法はエンドツーエンドのソリューションであるため、複雑な前処理ステップは不要です。我々の実験結果は、提案手法がベンチマークデータセットにおいて最新手法をジャッカード指数で8.7%上回ることを証明しています。