論文の概要: Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05303v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 02:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:52:23.901980
• Title: Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry
• Title（参考訳）: 粒子画像速度計測のためのサーロゲートに基づく相互相関
• Authors: Yong Lee and Fuqiang Gu and Zeyu Gong
• Abstract要約: 最適化されたサロゲートフィルタ/イメージは、1つの元の画像を置き換えるもので、より堅牢でより正確な相関信号を生成する。 SBCCの相互相関推定は、代理損失と相関整合損失からなる目的関数で定式化される。 SBCC法は、最先端のベースライン法と比較して、合成データセットの性能(精度と堅牢性)が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9594639581421422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel surrogate-based cross-correlation (SBCC) framework to improve the correlation performance between two image signals. The basic idea behind the SBCC is that an optimized surrogate filter/image, supplanting one original image, will produce a more robust and more accurate correlation signal. The cross-correlation estimation of the SBCC is formularized with an objective function composed of surrogate loss and correlation consistency loss. The closed-form solution provides an efficient estimation. To our surprise, the SBCC framework could provide an alternative view to explain a set of generalized cross-correlation (GCC) methods and comprehend the meaning of parameters. With the help of our SBCC framework, we further propose four new specific cross-correlation methods, and provide some suggestions for improving existing GCC methods. A noticeable fact is that the SBCC could enhance the correlation robustness by incorporating other negative context images. Considering the sub-pixel accuracy and robustness requirement of particle image velocimetry (PIV), the contribution of each term in the objective function is investigated with particles' images. Compared with the state-of-the-art baseline methods, the SBCC methods exhibit improved performance (accuracy and robustness) on the synthetic dataset and several challenging real experimental PIV cases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの画像信号間の相関性能を改善するために,SBCC(Surrogate-based cross-correlation)フレームワークを提案する。 sbccの基本的な考え方は、最適化されたサーロゲートフィルタ/イメージが1つのオリジナルイメージに取って代わることで、より堅牢で正確な相関信号を生成することだ。 SBCCの相互相関推定は、代理損失と相関整合損失からなる目的関数で定式化される。 閉形式解は効率的な推定を提供する。 驚いたことに、SBCCフレームワークは、GCC(Generalized Cross-correlation)メソッドのセットを説明し、パラメータの意味を理解するための代替的なビューを提供することができる。 SBCCフレームワークの助けを借りて,新たに4つの相互相関法を提案し,既存のGCC法を改善するための提案を行った。 顕著な事実は、SBCCが他の負の文脈像を取り入れることで相関ロバスト性を高めることができることである。 粒子画像ベロシメトリー(PIV)のサブピクセル精度とロバスト性要件を考慮して,各項の目的関数への寄与を粒子画像を用いて検討した。 SBCC法は、最先端のベースライン法と比較して、合成データセットの性能向上(精度と堅牢性)と、いくつかの挑戦的な実実験PIV症例を示す。

関連論文リスト

• Provably Robust Score-Based Diffusion Posterior Sampling for Plug-and-Play Image Reconstruction [31.503662384666274]
  科学と工学において、ゴールは、ある画像のモダリティを記述する既知のフォワードモデルから収集された少数の測定値から未知の画像を推測することである。 モチベートされたスコアベース拡散モデルはその経験的成功により、画像再構成に先立って模範の印象的な候補として現れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T15:58:26Z)
• Transformer-based Clipped Contrastive Quantization Learning for Unsupervised Image Retrieval [15.982022297570108]
  教師なし画像検索は、与えられたクエリ画像の類似画像を取得するために、任意のレベルなしに重要な視覚的特徴を学習することを目的としている。 本稿では,パッチベースの処理により局所的なコンテキストを持つTransformerを用いて,画像のグローバルコンテキストを符号化するTransClippedCLRモデルを提案する。 提案したクリップ付きコントラスト学習の結果は、バニラコントラスト学習と同一のバックボーンネットワークと比較して、すべてのデータセットで大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-27T09:39:11Z)
• Deep Equilibrium Diffusion Restoration with Parallel Sampling [120.15039525209106]
  拡散モデルに基づく画像復元(IR)は、拡散モデルを用いて劣化した画像から高品質な(本社)画像を復元し、有望な性能を達成することを目的としている。 既存のほとんどの手法では、HQイメージをステップバイステップで復元するために長いシリアルサンプリングチェーンが必要であるため、高価なサンプリング時間と高い計算コストがかかる。 本研究では,拡散モデルに基づくIRモデルを異なる視点,すなわちDeqIRと呼ばれるDeQ(Deep equilibrium)固定点系で再考することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T08:27:56Z)
• Contrast-augmented Diffusion Model with Fine-grained Sequence Alignment for Markup-to-Image Generation [15.411325887412413]
  本稿では,FSA-CDM (Contrast-augmented Diffusion Model with Fine-fine Sequence Alignment) という新しいモデルを提案する。 FSA-CDMは、マークアップ・ツー・イメージ生成の性能を高めるために、対照的な正/負のサンプルを拡散モデルに導入する。 異なるドメインの4つのベンチマークデータセットで実験が行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T13:43:03Z)
• Learning Unnormalized Statistical Models via Compositional Optimization [73.30514599338407]
  実データと人工雑音のロジスティックな損失として目的を定式化することにより, ノイズコントラスト推定(NCE)を提案する。 本稿では,非正規化モデルの負の対数類似度を最適化するための直接的アプローチについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T01:18:16Z)
• Masked Images Are Counterfactual Samples for Robust Fine-tuning [77.82348472169335]
  微調整の深層学習モデルは、分布内(ID)性能と分布外(OOD)堅牢性の間のトレードオフにつながる可能性がある。 そこで本研究では,マスク付き画像を対物サンプルとして用いて,ファインチューニングモデルのロバスト性を向上させる新しいファインチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T11:51:28Z)
• Treatment Learning Causal Transformer for Noisy Image Classification [62.639851972495094]
  本研究では,この2値情報「ノイズの存在」を画像分類タスクに組み込んで予測精度を向上させる。 因果的変動推定から動機付け,雑音画像分類のための頑健な特徴表現を潜在生成モデルを用いて推定するトランスフォーマーに基づくアーキテクチャを提案する。 また、パフォーマンスベンチマークのための幅広いノイズ要素を取り入れた、新しいノイズの多い画像データセットも作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T13:07:53Z)
• Image reconstruction in light-sheet microscopy: spatially varying deconvolution and mixed noise [1.1545092788508224]
  光シート顕微鏡におけるデコンボリューションの問題点について検討する。 データは空間的に異なるぼかしと、ポアソンとガウスノイズの組み合わせによって破壊される。 シミュレーションと実データの両方で行った数値実験は, 他の手法と比較して, 再現性に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T14:14:35Z)
• Out-of-distribution Generalization via Partial Feature Decorrelation [72.96261704851683]
  本稿では,特徴分解ネットワークと対象画像分類モデルとを協調的に最適化する,PFDL(Partial Feature Deorrelation Learning)アルゴリズムを提案する。 実世界のデータセットを用いた実験により,OOD画像分類データセットにおけるバックボーンモデルの精度が向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T05:48:48Z)
• Residual-Sparse Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet frames [146.63177174491082]
  Fuzzy $C$-Means (FCM)アルゴリズムは、形態的再構成操作とタイトウェーブレットフレーム変換を組み込んでいる。 特徴集合とその理想値の間の残差に対して$ell_0$正規化項を付与することにより、改良されたFCMアルゴリズムを提案する。 合成, 医用, カラー画像に対する実験結果から, 提案アルゴリズムは効率的かつ効率的であり, 他のアルゴリズムよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T10:00:03Z)

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。