HyperAIHyperAI
منذ 16 أيام

التعلم التمثيلي ضمن المجال لاستشعار عن بعد

Maxim Neumann, Andre Susano Pinto, Xiaohua Zhai, Neil Houlsby
التعلم التمثيلي ضمن المجال لاستشعار عن بعد
الملخص

بالنظر إلى الأهمية البالغة للاستشعار عن بعد، فإن المجتمع المعني بتعلم التمثيل قد أهمله إلى حد مفاجئ. وللتصدي لهذا الفجوة، ولوضع معايير مرجعية وبروتوكول تقييم موحد في هذا المجال، نقدّم وصولاً مبسطاً إلى 5 مجموعات بيانات متنوعة في مجال الاستشعار عن بعد، بتنسيق موحد. وبشكل خاص، نستكشف تعلم التمثيل داخل المجال بهدف تطوير تمثيلات عامة للاستشعار عن بعد، ونستكشف الخصائص التي تُعدّ مهمة لجعل مجموعة بيانات ما مصدرًا جيدًا لتعلم التمثيل في مجال الاستشعار عن بعد. وقد حققت المعايير المرجعية التي تم إنشاؤها أداءً من الدرجة الأولى (state-of-the-art) على هذه المجموعات البيانات.

التعلم التمثيلي ضمن المجال لاستشعار عن بعد | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI