För effektiv flödesvisualisering är identifiering av representativa flödeslinjer eller ytor ett viktigt problem som har studerats. Inget arbete kan dock lösa problemet för både linjer och ytor. I detta papper presenterar vi FlowNet, en enda djupt lärande ram för kluster och urval av effektiviserar och ström ytor. Med tanke på en samling ström- eller strömytor som genereras från ett flöde fält data, vår strategi omvandlar dem till binära volymer och sedan använder en autoenkoder för att lära sig sina respektive latent funktionsdeskriptorer. Dessa deskriptorer används för att rekonstruera binära volymer för feluppskattning och nätverksutbildning. När funktionen har konvergerat kan deskriptorerna mycket väl representera flödeslinjer eller ytor i det latenta utrymmet. Vi utför dimensionalitetsreduktion av dessa funktionsdeskriptorer och samlar projektionsresultatet i enlighet därmed. Detta leder till ett visuellt gränssnitt för att utforska insamlingen av flödeslinjer eller ytor via kluster, filtrering och urval av representanter. Intuitiva användarinteraktioner tillhandahålls för visuellt resonemang av samlingen med lätthet. Vi validerar och förklarar vårt ramverk för djupinlärning ur flera perspektiv, demonstrerar FlowNets effektivitet med hjälp av flera uppsättningar flödesfältsdata med olika egenskaper, och jämför vår strategi mot toppmoderna effektiviseringar och stream yturvalsalgoritmer.
Han och Al. REF utvecklade ett Voxel-baserat CNN-ramverk för behandling av 3D-effektiviseringar, genom vilket klusterbildning och val av effektiviseringar och strömytor förbättras.
FlowNet: A Deep Learning Framework for Clustering and Selection of Streamlines and Stream Surfaces
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}