論文の概要: Unsupervised Learning of Particle Image Velocimetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14487v1
• Date: Tue, 28 Jul 2020 21:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:12:10.581556
• Title: Unsupervised Learning of Particle Image Velocimetry
• Title（参考訳）: 粒子画像速度計測の教師なし学習
• Authors: Mingrui Zhang and Matthew D. Piggott
• Abstract要約: ディープラーニングは、Particle Image Velocimetry問題に取り組むための新しいアプローチにインスピレーションを与えた。 大規模で現実的なシナリオにおいて,信頼できる真実データを収集することは困難である。 ここでは、PIV問題に対処するために教師なし学習に基づくアプローチをとる最初の研究であると考えるものを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.69579674554491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Particle Image Velocimetry (PIV) is a classical flow estimation problem which is widely considered and utilised, especially as a diagnostic tool in experimental fluid dynamics and the remote sensing of environmental flows. Recently, the development of deep learning based methods has inspired new approaches to tackle the PIV problem. These supervised learning based methods are driven by large volumes of data with ground truth training information. However, it is difficult to collect reliable ground truth data in large-scale, real-world scenarios. Although synthetic datasets can be used as alternatives, the gap between the training set-ups and real-world scenarios limits applicability. We present here what we believe to be the first work which takes an unsupervised learning based approach to tackle PIV problems. The proposed approach is inspired by classic optical flow methods. Instead of using ground truth data, we make use of photometric loss between two consecutive image frames, consistency loss in bidirectional flow estimates and spatial smoothness loss to construct the total unsupervised loss function. The approach shows significant potential and advantages for fluid flow estimation. Results presented here demonstrate that our method outputs competitive results compared with classical PIV methods as well as supervised learning based methods for a broad PIV dataset, and even outperforms these existing approaches in some difficult flow cases. Codes and trained models are available at https://github.com/erizmr/UnLiteFlowNet-PIV.
• Abstract（参考訳）: 粒子画像流速計(piv)は古典的流れ推定問題であり、特に実験流体力学や環境流れのリモートセンシングにおける診断ツールとして広く検討され、利用されている。 近年,深層学習に基づく手法の開発が,PIV問題に対処する新たなアプローチにインスピレーションを与えている。 これらの教師付き学習に基づく手法は、基礎的真理学習情報を持つ大量のデータによって駆動される。 しかし,大規模な実世界シナリオにおいて,信頼できる事実データを集めることは困難である。 合成データセットは代替として使用できるが、トレーニングのセットアップと現実世界のシナリオのギャップは適用可能性を制限する。 ここでは、PIV問題に対処するために教師なし学習に基づくアプローチをとる最初の研究であると考えるものを提示する。 提案手法は古典光学フロー法に着想を得たものである。 本研究では,2つの連続した画像フレーム間の測光損失,双方向流れ推定の一貫性損失,空間的滑らかさ損失を用いて,教師なし損失関数全体の構成を行う。 この手法は流体流量推定に有意な可能性と利点を示す。 この結果から,従来のPIV手法と競合する結果が得られ,また,広範囲なPIVデータセットを対象とした教師あり学習手法が,既存の手法よりも難しい場合の方が優れていることが示された。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/erizmr/unliteflownet-pivで入手できる。

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