vektorfält (magnitud färgkodat) vektorfält + buller och omsampling artefakter linjär optimering [GGT17] vår CNN-baserade metod Figur 1: Vi har utvecklat en ny CNN-baserad referensram extraktion algoritm som är utbildad för att hantera ingångar med buller och omsampling artefakter. Jämfört med en linjär referensramoptimering [GGT17] är vår metod mer robust mot artefakter. Inmatningsvektorfältet (w/ och w/o brus) visas till vänster, och extraktion av virvelcentra (orange och gult), jämfört med en marksanning (blå) visas till höger. Genom att kombinera filtrering och referensramextraktion via CNN:er blir virvelextraktionen mer robust. Observera att CNN i experimentet ovan inte har sett cylinderflödet under träningen. I själva verket har den bara utbildats på en syntetisk databas som vi introducerar i tidningen. Robust funktionsextraktion är en integrerad del av vetenskaplig visualisering. I unsteady vektor fältanalys riktade forskare nyligen sin uppmärksamhet mot beräkningen av nära-steady referensramar för vortex extraktion, vilket är en numeriskt utmanande strävan. I detta papper använder vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för att kombinera två steg av visualisering pipeline på ett end-to-end sätt: filtreringen och funktionen extraktion. Vi använder neurala nätverk för extraktion av en stadig referensram för en given ostadig 2D vektorfält. Genom att konditionera det neurala nätverket till bullriga ingångar och omsampling artefakter, får vi numeriskt stabilare resultat än befintliga optimeringsbaserade metoder. Övervakad djupinlärning kräver vanligtvis en stor mängd träningsdata. Således är vårt andra bidrag skapandet av en vektor fältriktmärke data uppsättning, vilket i allmänhet är användbart för alla lokala djupt lärande-baserade funktionsextraktion. Baserat på Vatistas hastighetsprofil, formulerar vi en parametrisk vektor fält blandning modell som vi parameterize baserat på numeriskt beräknade exempel vektorfält i nära-stadiga referensramar. Med tanke på den parametriska modellen kan vi effektivt syntetisera tusentals vektorfält som fungerar som indata till vår djupinlärningsarkitektur. Det föreslagna nätverket utvärderas på en osynlig numerisk flödessimulering.
Nyligen föreslog Kim och Gunther en robust referensramextraktionsmetod REF baserad på Vatistas hastighetsprofil.
Robust Reference Frame Extraction from Unsteady 2D Vector Fields with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Computer Graphics Forum (Proc. EuroVis), 38, 3 (2019), 285-295', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}