အကြောင်းအရာအရင်းအရာများနှင့် ရုပ်ဇာတ်ဗွီဒီယိုအကြောင်းအရာများကို ထိရောက်စွာ စုစည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရှာဖွေခြင်းမှာ ဗွီဒီယိုဒေတာ၏ မတူညီပုံပန်းနဲ့ မရှင်းသော သဘာဝကြောင့် လုပ်ရခက်ခဲနေပါသည်။ သက်မွန်းစွာမှ တိုက်ရိုက် ဖြည့်စွက်ပေးနိုင်သော မော်ဒယ်များသည် သတင်းဗွီဒီယိုအား အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အပိုင်းများအဖြစ် ခွဲခြားပေးနိုင်ခြင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်နေပါသည်။ ၎င်းသည် မီဒီယာစာရင်းပုံသွင်းခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်အကြောင်းအရာ ပေးပို့ခြင်းနှင့် ဉာဏ်အသုံးပြု ရှာဖွေတာမှုတို့အတွက် အရေးကြီးသည်။ နောက်ဆုံးလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် များစွာသော 깊သော လူ့စွမ်းအားခွန်အားသုံးသော မော်ဒယ်များကို ဆင်မျှတ၍ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပြီး သတင်းဗွီဒီယို ခွဲခြားမှုကို အလိုအလျောက်လုပ်နိုင်ရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ထားပါသည်။ ယင်း လေ့လာမှုတွင် မျိုးမမျိုးသော သတင်းထုတ်လွှာများအတွက် ပါဝင်သည့် အမည်ပေး ခွဲခြားရာ၏ တစ်ဦးအနေနဲ့ လူကြိုက်များသော ငါးမျိုးသော ခွဲခြားမှုအမျိုးအစား​: ကြော်ငျးပွဲ၊ သတင်းပုံရိပ်များ၊ ရုပ်သံဌာနများ၊ ပြောင်းကားမှုများနှင့် သရုပ်စွမ်းများကို အဓိပ္ပါယ်ပေးသော သတ်မှတ်ချက်များအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ ၎င်း၀င်ကြေးမှုများကို ခန္တီးချိန်တွင် အတိအကျ ခွဲခြားရေးပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သတင်းစာအုပ်များကို မီဒီယာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ဝင်ရောက်အသုံးချမှုများအတွက် အကျိုးရှိစေသည်။ ဤလေ့လာမှုတွင် ဓာတ်ပုံအခြေခံနည်းလမ်းများနှင့် အချိန်ကြာရှည်သော မော်ဒယ်များအပါအဝင် ResNet၊ ViViT၊ Audio Spectrogram Transformer (AST) နှင့် မော်ဒယ်များကို မြင့်မားသောနည်းပညာများဖြင့် ဖန်တီးခဲ့ပြီး ထောက်ခံခံထားသော ၄၁ ဗွီဒီယိုသတင်းအကြောင်းအရာအပေါင်း ၁, ၈၃၂ ခုကို ခွဲခြား၍ ၅ မျိုးသော ခွဲခြားမှုအဖြစ် မျိုးစုံသတ်မှတ်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်း အချက်အလက်များကို သုံး၍ အကဲစမ်းသပ်မည့် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု၊ ကွန်ပျူတာအသုံးပြုမှုအကျိုးရှိမှုနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ရည်ကို မျှော်လင့်ခဲ့ပါသည်။ အထူးအခြေအနေသည် ResNet လုပ်ငန်းစဉ်အထူးပြုမည်မှာ တစ်ဦးဧည့်ဖြစ်စေတာဖြစ်ပြီး၊ အခြား မော်ဒယ်များထက် ပို၍ မြင့်မားသော တိကျမှုရရှိခဲ့သည်။ ဤကိန်းဂဏန်းသည် ၈၄. ၃၄ သို့ ရောက်ခဲ့ပြီး ViViT မော်ဒယ်မှ ပို၍ မြင့်မားစွာဖြစ်သည်။ ResNet ၏ ထူးခြားမှုနှင့် အနည်းဆုံးကွန်ပျူတာဆုရ ထည့်သွင်းအသုံးပြုမှု ပိုမိုသက်သာခြင်းကြောင့် မီဒီယာကြီးမားသောအရေအတွက်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ Transition နှင့် ကြော်ငြာများအတွက် binary classification များအနေဖြင့် ထိရောက်မှုကို ၉၄. ၂၃% နှင့် ၉၂. ၇၄% မျှ ရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ကြော်ငြာချိတ်ဆက်မှုများ၊ အကြောင်းအရာအကျဉ်းချုပ်ရေးနှင့် အစိတ်အပိုင်းများသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ဤလေ့လာမှုသည် သတင်းဗွီဒီယို ခွဲခြားမှုအတွက် 깊သော လူ့စွမ်းအားခွန်အားသုံး မော်ဒယ်များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်မှု ကို အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများစွာကို ဖော်ပြထားသည်။ သို့မဟုတ်၊ တစ်ခါတည်း အကြမ်းခံ ပုံရိပ်များကူညီပေးသော မော်ဒယ်များသည် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း များစွာရှိကြောင်းပြသထားသည်။ ပို၍ ရိုးရှင်းသော ပုံရိပ်ခွဲခြားမှု မော်ဒယ်များသည် ခဲယဉ်းမှုမရှိဘဲ တူညီသော သက်သာမှုများကို ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤအကြောင်းအရာများ သည် စွမ်းအားသည့် ချဲ့ထွင်နိုင်သော ကြိုးပမ်းမှုများအတွက် မော်ဒယ်များ၏ ထူးခြားမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။ လက်တွေ့အသုံးချမှုတွင် ဤတိုးတက်မှုများသည် မီဒီယာလုပ်ငန်းများအတွက် သတင်းဗွီဒီယိုကို မှီမည့်အခါကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်၊ ကိုယ်ပိုင်အကြောင်းအရာများ ရှာဖွေမှုပိုမိုအရှိန်မြှင့်စေရန်နှင့်အထူးသဖြင့် သေးငယ်သော အကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကို လျင်မြန်စွာရှာဖွေစေရန် အထောက်အကူပြုနိုင်ပါသည်။ နောက်ဆုံးအားဖြင့်၊ ဤလေ့လာမှုမှာ ဓာတ်ပုံအခြေခံ မော်ဒယ်များဖြစ်သည့် ResNet သို့မဟုတ် အရှိန်အဟုံအတွက် ထိရောက်သော အနည်းငယ်သော သန့်ရှင်းမှုနှင့် ဖြေရှင်းမှုရှိသော ပြုလုပ်နိုင်မှုကို ပြသခဲ့သည်။ ထိရောက်မှုမြင့်မားခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုအပေါ် အခြေခံသည့် ဒီမော်ဒယ်များသည် မီဒီယာ applications တွင် ကိုယ်တိုင်အလိုအလျောက် စုပေါင်းအုပ်ချုပ်မှုအတွက် အနာဂတ်အတွက် မျောက်နှိုင်းမှုများဖြစ်နိုင်ပါသည်။ ဤအလုပ်သည် မော်ဒယ်များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့် ရေလားသော စိတ်ယုံကြည်မှုကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များကို မော်ဒယ်ကွဲပြားခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ဖြင့် ထပ်မံလေ့လာရာအတွက် နည်းလမ်းများပေါ်တင်ထားသည်။