論文の概要: A Generalized Framework for Critical Heat Flux Detection Using
Unsupervised Image-to-Image Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09107v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 15:26:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 18:34:24.117132
- Title: A Generalized Framework for Critical Heat Flux Detection Using
Unsupervised Image-to-Image Translation
- Title(参考訳): 教師なし画像-画像変換を用いた臨界熱フラックス検出のための一般化フレームワーク
- Authors: Firas Al-Hindawi, Tejaswi Soorib, Han Hu, Md Siddiquee, Hyunsoo Yoon,
Teresa Wu, Ying Sun
- Abstract要約: 本研究では,Unsupervised Image-to-Image (UI2I) 変換モデルを用いて,臨界熱フラックス(CHF)検出分類モデルを一般化するフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ドメインAからの沸騰するイメージをトレーニングし、テストした典型的な分類モデルを可能にし、分類モデルでは見られなかったドメインBからの沸騰するイメージを予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.66388201315293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work proposes a framework developed to generalize Critical Heat Flux
(CHF) detection classification models using an Unsupervised Image-to-Image
(UI2I) translation model. The framework enables a typical classification model
that was trained and tested on boiling images from domain A to predict boiling
images coming from domain B that was never seen by the classification model.
This is done by using the UI2I model to transform the domain B images to look
like domain A images that the classification model is familiar with. Although
CNN was used as the classification model and Fixed-Point GAN (FP-GAN) was used
as the UI2I model, the framework is model agnostic. Meaning, that the framework
can generalize any image classification model type, making it applicable to a
variety of similar applications and not limited to the boiling crisis detection
problem. It also means that the more the UI2I models advance, the better the
performance of the framework.
- Abstract(参考訳): 本研究では,Unsupervised Image-to-Image(UI2I)翻訳モデルを用いて,臨界熱フラックス(CHF)検出分類モデルを一般化するフレームワークを提案する。
このフレームワークは、ドメインAからの沸騰するイメージをトレーニングし、テストした典型的な分類モデルを可能にし、分類モデルでは見られない領域Bからの沸騰するイメージを予測する。
これは、UI2Iモデルを使用して、ドメインBのイメージをドメインAのイメージのように変換することで実現される。
CNNは分類モデルとして使われ、FP-GANはUI2Iモデルとして使用されたが、フレームワークはモデルに依存しない。
つまり、フレームワークは任意の画像分類モデルタイプを一般化することができ、沸騰危機検出問題に限らず、様々な類似のアプリケーションに適用することができる。
また、ui2iモデルが進歩するほど、フレームワークのパフォーマンスが向上することを意味する。
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