論文の概要: Image-Based Jet Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09719v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 14:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 14:31:38.149305
• Title: Image-Based Jet Analysis
• Title（参考訳）: イメージベースジェット解析
• Authors: Michael Kagan
• Abstract要約: 画像ベースのジェット解析は、高エネルギー物理学とコンピュータビジョンとディープラーニングの直接接続を可能にするジェット画像表現上に構築されている。 我々は,これらのモデルが学んだこと,不確実性に対する感受性を理解するための手法について検討する。 ジェットの分類以外にも,エネルギ推定,積み上げノイズ低減,データ生成,異常検出など,ジェット画像に基づく手法の応用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5382095320488665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image-based jet analysis is built upon the jet image representation of jets that enables a direct connection between high energy physics and the fields of computer vision and deep learning. Through this connection, a wide array of new jet analysis techniques have emerged. In this text, we survey jet image based classification models, built primarily on the use of convolutional neural networks, examine the methods to understand what these models have learned and what is their sensitivity to uncertainties, and review the recent successes in moving these models from phenomenological studies to real world application on experiments at the LHC. Beyond jet classification, several other applications of jet image based techniques, including energy estimation, pileup noise reduction, data generation, and anomaly detection, are discussed.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づくジェット解析は、高エネルギー物理学とコンピュータビジョンとディープラーニングの分野との直接接続を可能にするジェットのジェット画像表現に基づいている。 この接続を通じて、様々な新しいジェット解析技術が出現した。 本稿では,主に畳み込みニューラルネットワークを用いて構築されたジェット画像に基づく分類モデルを調査し,これらのモデルが何を学んだのか,不確実性に敏感であるかを理解するための手法を検討するとともに,これらのモデルが現象学的研究からLHC実験への現実的応用へ移行した最近の成果を概観する。 ジェット分類以外にも,エネルギ推定,積算雑音低減,データ生成,異常検出など,ジェット画像に基づく手法の応用についても論じている。

関連論文リスト

• OADAT: Experimental and Synthetic Clinical Optoacoustic Data for Standardized Image Processing [62.993663757843464]
  オプトアコースティック(OA)イメージングは、ナノ秒レーザーパルスによる生体組織の励起に基づいている。 OAイメージングは、豊富な光学コントラストと深部組織における高分解能の強力な組み合わせを特徴としている。 異なるタイプの実験的なセットアップと関連する処理メソッドで生成された標準化されたデータセットは使用できない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:11:26Z)
• A comparison of different atmospheric turbulence simulation methods for image restoration [64.24948495708337]
  大気の乱流は、長距離イメージングシステムによって捉えられた画像の品質を悪化させる。 深層学習に基づく大気乱流緩和法が文献で提案されている。 様々な乱流シミュレーション手法が画像復元に与える影響を系統的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T16:21:36Z)
• Thermal to Visible Image Synthesis under Atmospheric Turbulence [67.99407460140263]
  バイオメトリックスや監視では、低照度と夜間の条件下での撮像に熱画像モダリティがしばしば用いられる。 このような画像システムは、しばしば大気の乱れに悩まされ、撮像された画像に激しいぼやけや変形のアーチファクトをもたらす。 熱画像を直接可視光画像に変換するエンド・ツー・エンドの再構成法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T19:47:41Z)
• Multi-Channel Convolutional Analysis Operator Learning for Dual-Energy CT Reconstruction [108.06731611196291]
  我々は,多チャンネル畳み込み解析演算子学習法(MCAOL)を開発した。 本研究では,低エネルギー,高エネルギーで減衰画像を共同で再構成する最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T14:22:54Z)
• FrePGAN: Robust Deepfake Detection Using Frequency-level Perturbations [12.027711542565315]
  我々は、既知のGANモデルと見えないGANモデルの両方に対してディープフェイク検出器を一般化するためのフレームワークを設計する。 本フレームワークは,実画像と区別できないような周波数レベルの摂動マップを生成する。 実験のために、GANモデル、色操作、オブジェクトカテゴリのトレーニング設定から異なる新しいテストシナリオを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T16:45:11Z)
• The Preliminary Results on Analysis of TAIGA-IACT Images Using Convolutional Neural Networks [68.8204255655161]
  本研究の目的は,AIGA-IACTに設定された課題を解決するための機械学習アプリケーションの可能性を検討することである。 The method of Convolutional Neural Networks (CNN) was applied to process and analysis Monte-Carlo eventssimulated with CORSIKA。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T15:17:20Z)
• Model-Based Single Image Deep Dehazing [20.39952114471173]
  モデルベースおよびデータ駆動アプローチを融合させることにより,新しい単一画像デハージングアルゴリズムを導入する。 実験結果から,提案アルゴリズムは実世界のヘイズ画像や合成ヘイズ画像からヘイズをうまく除去できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T01:57:51Z)
• A Trainable Spectral-Spatial Sparse Coding Model for Hyperspectral Image Restoration [36.525810477650026]
  ハイパースペクトルイメージングは様々な用途に新しい視点を提供する。 地上に正確な「クリーン」ハイパースペクトル信号がないため、修復作業は困難である。 本稿では、疎結合な符号化原理に基づくハイブリッドアプローチを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T14:16:04Z)
• On-board Volcanic Eruption Detection through CNNs and Satellite Multispectral Imagery [59.442493247857755]
  著者らは、最初のプロトタイプと、AIモデルが“ロード”される可能性の研究を提案している。 ケーススタディでは,早期に警報を発生させる方法として,火山噴火の検出について検討することにした。 2つの畳み込みニューラルネットワークが提案され、作成され、実際のハードウェア上でそれらを正しく実装する方法も示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T11:52:43Z)
• Fighting deepfakes by detecting GAN DCT anomalies [0.0]
  最先端アルゴリズムはディープニューラルネットワークを使って偽のコンテンツを検出する。 ディープフェイク画像の高精度判別が可能な新しい高速検出法を提案する。 この手法は革新的であり、最先端技術を超え、説明可能性の観点から多くの洞察を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T19:45:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。