論文の概要: Squeeze flow of micro-droplets: convolutional neural network with
trainable and tunable refinement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09061v1
- Date: Wed, 16 Nov 2022 17:22:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 16:07:13.247360
- Title: Squeeze flow of micro-droplets: convolutional neural network with
trainable and tunable refinement
- Title（参考訳）: マイクロドロップレットのスクイーズフロー:調音性および調音性を有する畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Aryan Mehboudi, Shrawan Singhal, S.V. Sreenivasan
- Abstract要約: 本論文の前半では,問題の基礎となる物理を定式化するための偏微分方程式について述べる。
このパッケージは、機械学習やコンピュータビジョンの分野で、自由でフレキシブルでスケーラブルな標準ベンチマークとして機能する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a platform based on neural networks to solve the image-to-image
translation problem in the context of squeeze flow of micro-droplets. In the
first part of this paper, we present the governing partial differential
equations to lay out the underlying physics of the problem. We also discuss our
developed Python package, sqflow, which can potentially serve as free,
flexible, and scalable standardized benchmarks in the fields of machine
learning and computer vision. In the second part of this paper, we introduce a
residual convolutional neural network to solve the corresponding inverse
problem: to translate a high-resolution (HR) imprint image with a specific
liquid film thickness to a low-resolution (LR) droplet pattern image capable of
producing the given imprint image for an appropriate spread time of droplets.
We propose a neural network architecture that learns to systematically tune the
refinement level of its residual convolutional blocks by using the function
approximators that are trained to map a given input parameter (film thickness)
to an appropriate refinement level indicator. We use multiple stacks of
convolutional layers the output of which is translated according to the
refinement level indicators provided by the directly-connected function
approximators. Together with a non-linear activation function, such a
translation mechanism enables the HR imprint image to be refined sequentially
in multiple steps until the target LR droplet pattern image is revealed. The
proposed platform can be potentially applied to data compression and data
encryption. The developed package and datasets are publicly available on GitHub
at https://github.com/sqflow/sqflow.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マイクロドロップレットのスクイーズフローの文脈で画像から画像への変換問題を解決するために,ニューラルネットワークに基づくプラットフォームを提案する。
本論文の前半では,問題の基礎となる物理を定式化するための偏微分方程式について述べる。
また、開発したpythonパッケージであるsqflowについても論じた。これは機械学習やコンピュータビジョンの分野で、フリーでフレキシブルでスケーラブルな標準ベンチマークとして機能する可能性がある。
本論文の第2部では、高分解能(hr)インプリント画像を特定の液膜厚で変換し、所定のインプリント画像を適切な液滴の拡散時間に生成可能な低分解能(lr)液滴パターン画像に変換することで、対応する逆問題を解くために、残畳み込みニューラルネットワークを導入する。
本稿では,所定の入力パラメータ(膜厚)を適切な精細度指標にマッピングするように訓練された関数近似器を用いて,残差畳み込みブロックの精細度を体系的に調整するニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々は、直接接続された関数近似器によって提供される洗練されたレベルインジケータに従って出力される複数の畳み込み層を用いる。
翻訳機構は、非線形活性化機能とともに、ターゲットLRドロップレットパターン画像が明らかにされるまで、HRインプリント画像を複数のステップで順次洗練することができる。
提案されたプラットフォームは、データ圧縮とデータ暗号化に応用できる可能性がある。
開発されたパッケージとデータセットは、githubのhttps://github.com/sqflow/sqflowで公開されている。
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