Abstrakt. Nya framsteg inom AI och robotik har krävt många otroliga resultat med djupt lärande, men inget arbete hittills har tillämpat djupt lärande på problemet med flytande perception och resonemang. I detta dokument tillämpar vi fullt konvolutionella djupa neurala nätverk för att upptäcka och spåra vätskor. Vi utvärderar tre modeller: ett enda nätverk, flerramsnätverk och ett återkommande LSTM-nätverk. Våra resultat visar att de bästa vätskedetekteringsresultaten uppnås när data samlas över flera ramar och att LSTM-nätverket överträffar de andra två i båda uppgifterna. Detta tyder på att LSTM-baserade neurala nätverk har potential att vara en viktig komponent för att göra det möjligt för robotar att hantera vätskor med hjälp av robusta, slutna regulatorer.
Schenck och Fox REF använde en ändlig element metod flytande simulator för att träna ett djupt nätverk på uppgifterna att upptäcka och spåra vätskor.
Towards Learning to Perceive and Reason About Liquids
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}