بائیں میز خلاصہ اور 1 داخلہ 
 
 
 
 مواد اور طریقے نتائج اور بحث نتائج اور References 3 نتائج اور بحث اس طرح کے ڈومین سیکنڈنگ سیکنڈنگ کے نتائج ڈومین ڈیٹا ڈیٹا ڈومین کے لئے استعمال کیا گیا تھا L1W (MLS, deciduous dominated). تاہم، ان نتائج کے استعمال کرتے ہوئے عام طور پر دستیاب TreeLearn چیک پوائنٹ کے بغیر اضافی تربیت کے دوران ایک بنیادی لائن کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (ٹافٹ 3). یہاں تک کہ جب اچھی طرح سے ڈومین کے اعداد و شمار کے ساتھ ماڈل کو ٹینٹنگ (UAV, coniferous dominated) کے ساتھ، F1 پوائنٹ کے لحاظ سے انسٹینس سیکنڈنگ کی کارکردگی میں کم اہم ہیں. مثال کے طور پر، FP پیشکشوں کو ہاتھ سے 93.98٪ سے 96.25٪ تک بڑھایا جا سکتا ہے (ایک FP) اور سمینٹک سیکنڈنگ (99. 4 نتائج اس مضمون میں، ہم نے مختلف ڈومینز سے اعداد و شمار کے ساتھ گہری سیکھنے پر مبنی درخت سیکھنے کے طریقہ کار TreeLearn کو تربیت دی اور اس کے ٹیسٹ کی کارکردگی کو منظم طور پر ارزیابی کی. ذیابیطس MLS نقطہ اعداد و شمار. معیار کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ تربیت صرف اعلی درجہ بندی کے اعداد و شمار کے ساتھ، اس ڈومین میں کارکردگی کو بہتر بنانے کے باوجود، کم درجہ بندی UAV ترتیبات میں کم درجہ بندی کی کمی کا نتیجہ بناتا ہے (2 تصویر). UAV اعداد و شمار کے علاوہ تربیت کے دوران اعلی درجہ بندی کے اعداد و شمار کو بھی شامل کرتے ہوئے اس مسئلہ کو کم کرتا ہے. یہ ایک وسیع تربیت ڈیٹا بیس کی اہمیت پر توجہ مرکوز کرتا ہے جس میں وسیع پیمانے پر ڈومینز حاصل کیا جا سکتا ہے. دستیاب جنگل نقطہ اعداد و شمار کو بڑھانے کے لئے، پچھلے کاموں سے لیبلڈ درخت کے اعداد و شمار کو پورے جنگل نقطہ اعداد و شمار میں پھیلایا گیا تھا اور اس کی کارکرد اس مطالعہ کے نتائج کو عام درخت کے حصص کے طریقوں کو حاصل کرنے کے لئے گہری سیکھنے کے امکانات کے لئے ابتدائی ثبوت کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے. اس طرح کے طریقوں کو اعلی معیار کے لیبل شدہ جنگلات کے اعداد و شمار پر منحصر ہے جبکہ، بہت سے حالیہ کاموں نے اس کی ضرورت کو عام طور پر دستیاب ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہوئے تسلیم کیا ہے. گہری سیکھنے کے طریقوں کی تیزی سے ترقی اور زیادہ سے زیادہ اعلی معیار کے لیبل کردہ اعداد و شمار کی دستیابی کی وجہ سے، ہم گہری سیکھنے پر مبنی درخت کے حصص کو ایک زیادہ طاقتور آلے بننے کی توقع کرتے ہیں. روایتی حصص کے طریقوں کے برعکس، اس طرح کے طریقوں کو ڈیٹا ڈرائیو میں مختلف خصوصیات کے ساتھ جنگلات کے نقطہ نیچے کے حص References کے ایڈریو بٹ، متیس ڈیزنی، اور کیم کالڈرز. درختوں کو استعمال کرتے ہوئے لیڈر پوائنٹ نیچے سے انفرادی درختوں کو نکالنے. طریقوں ایکول. Evol., 10(3):438–445, 2019. doi: https://doi.org/10.1111/ 2041-210x.13121. Kim Calders، Hans Verbeeck، Andrew Burt، Niall Origo، Joanne Nightingale، Yadvinder Malhi، Phil Wilkes، Pasi Raumonen، Robert GH Bunce، اور Mathias Disney. لیزر اسکننگ مٹھی جنگل میں بیوممارس کاربن کی ممکنہ کم قیمت ظاہر کرتا ہے. Ecological Solutions and Evidence, 3(4): e12197, 2022. GreenValley International. Lidar360 point cloud post-processing software, 2022. URL https: //greenvalleyintl.com/LiDAR360. رسائی: 26.10.2022. Jonathan Henrich، Jan van Delden، Dominik Seidel، Thomas Kneib، اور Alexander Ecker. Treelearn: جنگلی نقطہ بادلوں سے انفرادی درختوں کو تقسیم کرنے کے لئے ایک جامع گہری سیکھنے کا طریقہ. arXiv preprint arXiv:2309.08471, 2023. جانی جیانگ، Hengshuang Zhao، Shaoshuai Shi، Shu Liu، Chi-Wing Fu، اور Jiaya Jia. پوائنٹ گروپ: 3D انسٹال کے حصے کے لئے دوہری پوائنٹ گروپنگ. Proc. IEEE/CVF conf. comput. vis. Pattern recognit., pp. 4867–4876, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr42600.2020.00492. Karel Kuzelka، مارٹن Slavık، اور پیٹر Surovy. بہت اعلی گہرائی پوائنٹ ابروں سے uav لیزر ` سکننگ کے لئے خود کار طریقے سے درخت کے ٹانگوں کی تشخیص اور براہ راست قطر کی پیمائش. Remote Sensing, 12 (8):1236, 2020. Ilya Loshchilov اور Frank Hutter. Sgdr: گرم دوبارہ شروع کے ساتھ Stochastic gradient descent، 2016. Ilya Loshchilov اور Frank Hutter. کھیلیں وزن کے نقصان کے منظم، 2017. Stefano Puliti، J Paul McLean، Nicolas Cattaneo، Carolin Fischer، اور Rasmus Astrup. درخت کی اونچائی کی ترقی کے راستے کا اندازہ لگانا uni-temporal uav لیزر اسکننگ ڈیٹا اور گہری سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے. جنگلی، 96(1):37-48, 2023a. اسٹافانو Puliti، Grant Pearse، پیٹر Surovy، Luke Wallace، Markus Hollaus، Maciej Wielgosz، اور ` Rasmus Astrup. مثال کے طور پر: ایک UAV لیزر اسکننگ بینک مارک ڈیٹا سیٹ کے لئے انفرادی درختوں کی سمیٹک اور مثال کے حصوں کے لئے. arXiv prepr. arXiv:2309.01279, 2023b. doi: https://doi.org/10. 1109/ccdc52312.2021.9602282. 22 اور تمہارا رفیق کوئی دیوانہ نہیں ہے اور تمہارا رفیق کوئی دیوانہ نہیں ہے اور تمہارا رفیق کوئی دیوانہ نہیں ہے Andreas Tockner، Christoph Gollob، Ralf Kraßnitzer، Tim Ritter، اور Arne Nothdurft. ذاتی لیزر اسکننگ (PLS) سے گہری جنگل کے نقطہ نظر کے ابرز کا استعمال کرتے ہوئے خود کار طریقے سے درخت کی سرون کے حصوں میں تقسیم. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinformation, 114:103025, 2022. doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2022. 103025. Jan Trochta، Martin Krcek، Tomas Vrska، اور Kamil Kral. 3D جنگل: زمین کے LiDAR کا استعمال کرتے ہوئے تیسرے سائز جنگل کی ساختوں کی وضاحت کے لئے ایک درخواست. PloS ایک، 12(5):e0176871, 2017. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176871. اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ، اس کے علاوہ. Martin Wieser، Gottfried Mandlburger، Markus Hollaus، Johannes Otepka، Philipp Glira، اور Norbert Pfeifer. ایک صورت حال مطالعہ کے لئے درخت کے ٹانگ کے قطر کا اندازہ کرنے کے لئے UAS پر لیزر اسکننگ. Remote Sensing, 9(11):1154, 2017. B Xiang، T Peters، T Kontogianni، F Vetterli، S Puliti، R Astrup، اور K Schindler. بڑے پیمانے پر لیڈار پوائنٹ اڈوں میں درست مثال کے حصوں کی طرف. ISPRS Photogrammetry، Remote Sensing and Spatial Information Sciences، 10:605-612, 2023. doi: https://doi.org/10. 5194/isprs-annals-X-1-W1-2023-605-2023. 
 
 
 
 مصنفین : (1) Jonathan Henrich، اعداد و شمار اور اقتصادیات کے سربراہ، اقتصادیات کے استاد، Göttingen یونیورسٹی، جرمنی (jonathan.henrich@uni-goettingen.de) (2) Jan van Delden، کمپیوٹر سائنس کے انسٹی ٹیوٹ، Göttingen یونیورسٹی جرمنی (jan.vandelden@uni-goettingen.de). Authors: (1) Jonathan Henrich، اعداد و شمار اور اقتصادیات کے سربراہ، اقتصادیات کے استاد، Göttingen یونیورسٹی، جرمنی (jonathan.henrich@uni-goettingen.de) (2) Jan van Delden، کمپیوٹر سائنس کے انسٹی ٹیوٹ، Göttingen یونیورسٹی جرمنی (jan.vandelden@uni-goettingen.de). 
 
 یہ مضمون CC by-SA 4.0 Deed (Attribution-Sharealike 4.0 International) لائسنس کے تحت دستیاب ہے. یہ مضمون CC by-SA 4.0 Deed (Attribution-Sharealike 4.0 International) لائسنس کے تحت دستیاب ہے. دستیاب ہے Archive

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Instancing.TECH

Pioneering instance management, driving innovative solutions for efficient resource utilization, and enabling a more sus

Instancing's blog

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

درختوں کو شمار کرنے میں AI Just Got Better

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

On Sunday, the 26th of November, 1631

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps