論文の概要: Learning Similarity Metrics for Volumetric Simulations with Multiscale CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04109v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 19:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 06:16:24.503381
• Title: Learning Similarity Metrics for Volumetric Simulations with Multiscale CNNs
• Title（参考訳）: 多スケールcnnを用いたボリュームシミュレーションのための学習類似度メトリクス
• Authors: Georg Kohl, Li-Wei Chen, Nils Thuerey
• Abstract要約: 本研究では,エントロピーに基づく類似性モデルを提案する。 我々は数値PDEソルバと既存のシミュレーションデータリポジトリからフィールドのコレクションを作成する。 ボリューム類似度メトリック(VolSiM)を演算するマルチスケールCNNアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.253880881581956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulations that produce three-dimensional data are ubiquitous in science, ranging from fluid flows to plasma physics. We propose a similarity model based on entropy, which allows for the creation of physically meaningful ground truth distances for the similarity assessment of scalar and vectorial data, produced from transport and motion-based simulations. Utilizing two data acquisition methods derived from this model, we create collections of fields from numerical PDE solvers and existing simulation data repositories, and highlight the importance of an appropriate data distribution for an effective training process. Furthermore, a multiscale CNN architecture that computes a volumetric similarity metric (VolSiM) is proposed. To the best of our knowledge this is the first learning method inherently designed to address the challenges arising for the similarity assessment of high-dimensional simulation data. Additionally, the tradeoff between a large batch size and an accurate correlation computation for correlation-based loss functions is investigated, and the metric's invariance with respect to rotation and scale operations is analyzed. Finally, the robustness and generalization of VolSiM is evaluated on a large range of test data, as well as a particularly challenging turbulence case study, that is close to potential real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 三次元データを生成するシミュレーションは、流体からプラズマ物理学まで、科学においてユビキタスである。 トランスポートと動きに基づくシミュレーションから得られたスカラーデータとベクトルデータの類似度評価のために,物理的に有意義な基底真理距離の作成を可能にするエントロピーに基づく類似度モデルを提案する。 このモデルから得られた2つのデータ取得手法を用いて、数値PDEソルバと既存のシミュレーションデータレポジトリからフィールドのコレクションを作成し、効果的なトレーニングプロセスにおける適切なデータ配信の重要性を強調する。 さらに,ボリューム類似度メトリック(VolSiM)を演算するマルチスケールCNNアーキテクチャを提案する。 我々の知る限り、これは本質的には高次元シミュレーションデータの類似性評価に起因する課題に対処するために設計された最初の学習方法である。 さらに, 相関に基づく損失関数に対する大規模バッチサイズと正確な相関計算のトレードオフについて検討し, 回転・スケール演算に関する計量の不変性を解析した。 最後に、VolSiMのロバスト性および一般化は、実世界の潜在的な応用に近い、特に困難な乱流ケーススタディと同様に、幅広い試験データに基づいて評価される。

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