مقاله Geovit: یک ساختار ترانسفورماتور ویژن همه کاره برای آنالیز تصویر جغرافیایی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی GeoViT: A Versatile Vision Transformer Architecture for Geospatial Image Analysis
عنوان مقاله به فارسی مقاله Geovit: یک ساختار ترانسفورماتور ویژن همه کاره برای آنالیز تصویر جغرافیایی
نویسندگان Madhav Khirwar, Ankur Narang
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
تعداد صفحات 3
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 24 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: Extended Abstract, Preprint
توضیحات به فارسی ارسال شده 24 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد. ، نظرات: انتزاعی گسترده ، preprint

چکیده

Greenhouse gases are pivotal drivers of climate change, necessitating precise quantification and source identification to foster mitigation strategies. We introduce GeoViT, a compact vision transformer model adept in processing satellite imagery for multimodal segmentation, classification, and regression tasks targeting CO2 and NO2 emissions. Leveraging GeoViT, we attain superior accuracy in estimating power generation rates, fuel type, plume coverage for CO2, and high-resolution NO2 concentration mapping, surpassing previous state-of-the-art models while significantly reducing model size. GeoViT demonstrates the efficacy of vision transformer architectures in harnessing satellite-derived data for enhanced GHG emission insights, proving instrumental in advancing climate change monitoring and emission regulation efforts globally.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

گازهای گلخانه ای محرک محوری تغییرات آب و هوا هستند که نیاز به اندازه گیری دقیق و شناسایی منبع برای تقویت استراتژی های کاهش دارند.ما GEOVIT را معرفی می کنیم ، یک مدل ترانسفورماتور دید فشرده در پردازش تصاویر ماهواره ای برای تقسیم بندی چند حالته ، طبقه بندی و وظایف رگرسیون هدف قرار دادن انتشار CO2 و NO2.با استفاده از GEOVIT ، ما در برآورد نرخ تولید برق ، نوع سوخت ، پوشش ستون برای CO2 و نقشه برداری غلظت NO2 با وضوح بالا ، از مدل های پیشرفته قبلی و در عین حال کاهش قابل توجهی در اندازه مدل ، به دقت برتر می رسیم.Geovit اثربخشی معماری های ترانسفورماتور بینایی را در استفاده از داده های مشتق از ماهواره برای بینش های پیشرفته انتشار GHG نشان می دهد ، و این مؤلفه را در پیشبرد نظارت بر تغییر آب و هوا و تلاش های تنظیم انتشار در سطح جهان اثبات می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.