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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD2USNNW34T/4CME9CS
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2025/01.03.11.37   (acesso restrito)
Última Atualização2025:01.03.11.37.22 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2025/01.03.11.37.22
Última Atualização dos Metadados2025:01.09.07.22.52 (UTC) administrator
DOI10.1016/j.icarus.2024.116346
ISSN0019-1035
Chave de CitaçãoCarrubaAljbSmirCari:2025:ViTrId
TítuloVision Transformers for identifying asteroids interacting with secular resonances
Ano2025
MêsJan.
Data de Acesso01 jul. 2025
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho3098 KiB
2. Contextualização
Autor1 Carruba, V.
2 Aljbaae, Safwan
3 Smirnov, E.
4 Caritá, Gabriel Antonio
Grupo1
2 CMC-ETES-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 CMC-ETES-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Belgrade Astronomical Observatory
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 valerio.carruba@unesp.br
2
3
4 gabriel.carita@inpe.br
RevistaIcarus
Volume425
Páginase116346
Nota SecundáriaA1_GEOCIÊNCIAS A2_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico (UTC)2025-01-03 11:37:23 :: simone -> administrator ::
2025-01-03 11:37:29 :: administrator -> simone :: 2025
2025-01-03 11:38:17 :: simone -> administrator :: 2025
2025-01-09 07:22:52 :: administrator -> simone :: 2025
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveAstronomical databases–methods: Statistical
Minor planets Asteroids: General
ResumoCurrently, more than 1.4 million asteroids are known in the main belt. Future surveys, like those that the Vera C. Rubin Observatory will perform, may increase this number to up to 8 million. While in the past identification of asteroids interacting with secular resonances was performed by a visual analysis of images of resonant arguments, this method is no longer feasible in the age of big data. Deep learning methods based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have been used in the recent past to automatically classify databases of several thousands of images of resonant arguments for resonances like the ν6, the g−2g6+g5, and the s−s6−g5+g6. However, it has been shown that computer vision methods based on the Transformer architecture tend to outperform CNN models if the scale of the image database is large enough. Here, for the first time, we developed a Vision Transformer (ViT) model and applied it to publicly available databases for the three secular resonances quoted above. ViT architecture outperforms CNN models in speed and accuracy while avoiding overfitting concerns. If hyper-parameter tuning research is undertaken for each analyzed database, ViT models should be preferred over CNN architectures.
ÁreaETES
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CMC > Vision Transformers for...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCE > Vision Transformers for...
Conteúdo da Pasta docacessar
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 03/01/2025 08:37 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvo1-s2.0-S0019103524004068-main.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentodenypublisher denyfinaldraft24
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2021/06.04.03.40.25
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2UALS
8JMKD3MGPCW/46KTFK8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.00.13 - 4
sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.17.52 - 2
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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