論文の概要: Transformer Architecture for NetsDB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04807v1
• Date: Wed, 8 May 2024 04:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:24:34.027529
• Title: Transformer Architecture for NetsDB
• Title（参考訳）: NetsDBのトランスフォーマーアーキテクチャ
• Authors: Subodh Kamble, Kunal Sunil Kasodekar,
• Abstract要約: 火星は、このデータ収集プロセスを妨げている地域や地域の塵嵐が頻発している。 これらの画像を手動で取り除くには、大量の人力が必要である。 私はこれらのほこりっぽいパッチを分類して保存するパイプラインを設計します。 また、AutoベースのデノイザとPix2 GANを使って、部分的に妨害された画像をデノイズします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: HiRISE (High-Resolution Imaging Science Experiment) is a camera onboard the Mars Reconnaissance orbiter responsible for photographing vast areas of the Martian surface in unprecedented detail. It can capture millions of incredible closeup images in minutes. However, Mars suffers from frequent regional and local dust storms hampering this data-collection process, and pipeline, resulting in loss of effort and crucial flight time. Removing these images manually requires a large amount of manpower. I filter out these images obstructed by atmospheric dust automatically by using a Dust Image Classifier fine-tuned on Resnet-50 with an accuracy of 94.05%. To further facilitate the seamless filtering of Images I design a prediction pipeline that classifies and stores these dusty patches. I also denoise partially obstructed images using an Auto Encoder-based denoiser and Pix2Pix GAN with 0.75 and 0.99 SSIM Index respectively
• Abstract（参考訳）: HiRISE (High-Resolution Imaging Science Experiment)は、火星探査機マーズ・リコネッサンスに搭載されたカメラで、火星表面の広大な領域を前例のない詳細で撮影する。 何百万ものクローズアップ画像を数分で撮影できます。 しかし、火星は、このデータ収集プロセスやパイプラインを妨害する頻繁に発生する地域や地域の塵嵐に悩まされ、努力の欠如と重要な飛行時間が失われる。 これらの画像を手動で取り除くには、大量の人力が必要である。 94.05%の精度でResnet-50で微調整されたダスト画像分類器を用いて、大気塵によって妨害されたこれらの画像を自動的にフィルタリングする。 Imagesのシームレスなフィルタリングを容易にするために、私はこれらのほこりっぽいパッチを分類して保存する予測パイプラインを設計しました。 また、Auto EncoderベースのデノイザとPix2Pix GANを使って、それぞれ0.75と0.99のSSIMインデックスで部分的に妨害された画像を復調する。

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