GTC Punjabi UK
Technology

DuSR-Net ਨਾਲ ਹਾਈਪਰਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਇਮേജ് ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ

DuSR-Net ਨਾਲ ਹਾਈਪਰਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਇਮേജ് ਕਲਾਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
ਇਸ ਖ਼ਬਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ DuSR-Net ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਹਾਈਪਰਸਪੈਕਟਰਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਤ ਗਹਿਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਲਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। DuSR-Net ਦੀ ਖੂਬੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕਈ ਮੋਹੜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵੱਧ ਖਰਚੇ ਦੇ ਬੜੇ ਫਲੋਪਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੇਜ਼ਵਾਈਜ਼ ਕਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਬੋਟਸਵਾਨਾ, ਪਾਵੀਆਯੂ ਅਤੇ ਸਾਲੀਨਾਸ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਸਨੇ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਸਾਬਤ ਕੀਤੀ। ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਿੰਨ ਸਟੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚੰਗੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰਾਂ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਹਿਰਾਈ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਲਾਭ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ।

DuSR-Net ਦੀ ਮੁਕਾਬਲਤ ਦੂਜੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ NSR-Net ਅਤੇ DSFormer ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਤੇ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ। ਪਰ CSMA ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਪਰਿਣਾਮ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ CSMA ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਥਾਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਸ਼ੋਰ ਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਵੰਡ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਮੋਡਰੇਟ ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਸ਼ੋਰ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੋਰ ਵਧਣ ਨਾਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਹੀ ਸਪੇਸ਼ਲੀ ਵੱਖਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਘੱਟ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਪਰਿਵੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਧਾਰਨਤਾ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Latest News