准确地测量纳米颗粒的大小，形态和结构非常重要，因为它们在许多应用中都非常依赖其特性。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于根据扫描透射电子显微镜图像的少量数据集训练的纳米颗粒测量和分类。我们的方法由两个阶段组成：本地化，即检测纳米颗粒和分类，即其超微结构的分类。对于每个阶段，我们通过分析不同最新神经网络的分析来优化分割和分类。我们展示了如何使用图像处理或使用各种图像产生神经网络的合成图像的产生来改善两个阶段的结果。最后，将算法应用于双金属纳米颗粒，证明了大小分布的自动数据收集，包括复杂超微结构的分类。开发的方法可以轻松地转移到其他材料系统和纳米颗粒结构中。
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高质量数据对于现代机器学习是必需的。但是，由于人类的嘈杂和模棱两可的注释，难以获取此类数据。确定图像标签的这种注释的聚合导致数据质量较低。我们提出了一个以数据为中心的图像分类基准，该基准具有9个现实世界数据集和每个图像的多次注释，以调查和量化此类数据质量问题的影响。我们通过询问如何提高数据质量来关注以数据为中心的观点。在数千个实验中，我们表明多个注释可以更好地近似实际的基础类别分布。我们确定硬标签无法捕获数据的歧义，这可能会导致过度自信模型的常见问题。根据呈现的数据集，基准基准和分析，我们为未来创造了多个研究机会。
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一贯的高数据质量对于深度学习领域的新型损失功能和体系结构的发展至关重要。通常假定存在此类数据和标签的存在，而在许多情况下，获取高质量数据集仍然是一个主要问题。在现实世界数据集中，由于注释者的主观注释，我们经常遇到模棱两可的标签。在我们以数据为中心的方法中，我们提出了一种重新标记标签的方法，而不是在神经网络中实施此问题的处理。根据定义，硬分类不足以捕获数据的现实歧义。因此，我们提出了方法“以数据为中心的分类和聚类（DC3）”，该方法结合了半监督分类和聚类。它会自动估计图像的歧义，并根据歧义进行分类或聚类。 DC3本质上是普遍的，因此除了许多半监督学习（SSL）算法外，还可以使用它。平均而言，这会导致分类的F1得分高7.6％，而在多个评估的SSL算法和数据集中，簇的内距离降低了7.9％。最重要的是，我们给出了概念验证，即DC3的分类和聚类是对此类模棱两可标签的手动完善的建议。总体而言，SSL与我们的方法DC3的组合可以在注释过程中更好地处理模棱两可的标签。
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Sensor visibility is crucial for safety-critical applications in automotive, robotics, smart infrastructure and others: In addition to object detection and occupancy mapping, visibility describes where a sensor can potentially measure or is blind. This knowledge can enhance functional safety and perception algorithms or optimize sensor topologies. Despite its significance, to the best of our knowledge, neither a common definition of visibility nor performance metrics exist yet. We close this gap and provide a definition of visibility, derived from a use case review. We introduce metrics and a framework to assess the performance of visibility estimators. Our metrics are verified with labeled real-world and simulation data from infrastructure radars and cameras: The framework easily identifies false visible or false invisible estimations which are safety-critical. Applying our metrics, we enhance the radar and camera visibility estimators by modeling the 3D elevation of sensor and objects. This refinement outperforms the conventional planar 2D approach in trustfulness and thus safety.
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2022-09-26
我们提出了DeepFusion，这是一种模块化的多模式结构，可在不同组合中以3D对象检测为融合激光雷达，相机和雷达。专门的功能提取器可以利用每种模式，并且可以轻松交换，从而使该方法变得简单而灵活。提取的特征被转化为鸟眼视图，作为融合的共同表示。在特征空间中融合方式之前，先进行空间和语义对齐。最后，检测头利用丰富的多模式特征，以改善3D检测性能。 LIDAR相机，激光摄像头雷达和摄像头融合的实验结果显示了我们融合方法的灵活性和有效性。在此过程中，我们研究了高达225米的遥远汽车检测的很大程度上未开发的任务，显示了激光摄像机融合的好处。此外，我们研究了3D对象检测的LIDAR点所需的密度，并在对不利天气条件的鲁棒性示例中说明了含义。此外，对我们的摄像头融合的消融研究突出了准确深度估计的重要性。
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我们介绍了第一个机器学习引力波搜索模拟数据挑战（MLGWSC-1）的结果。在这一挑战中，参与的小组必须从二进制黑洞合并中识别出复杂性和持续时间逐渐嵌入在逐渐更现实的噪声中的引力波信号。 4个提供的数据集中的决赛包含O3A观察的真实噪声，并发出了20秒的持续时间，其中包含进动效应和高阶模式。我们介绍了在提交前从参与者未知的1个月的测试数据中得出的6个输入算法的平均灵敏度距离和运行时。其中4个是机器学习算法。我们发现，最好的基于机器学习的算法能够以每月1个的错误警报率（FAR）的速度（FAR）实现基于匹配过滤的生产分析的敏感距离的95％。相反，对于真实的噪音，领先的机器学习搜索获得了70％。为了更高的范围，敏感距离缩小的差异缩小到某些数据集上选择机器学习提交的范围$ \ geq 200 $以优于传统搜索算法的程度。我们的结果表明，当前的机器学习搜索算法可能已经在有限的参数区域中对某些生产设置有用。为了改善最新的技术，机器学习算法需要降低他们能够检测信号并将其有效性扩展到参数空间区域的虚假警报率，在这些区域中，建模的搜索在计算上很昂贵。根据我们的发现，我们汇编了我们认为，将机器学习搜索提升到重力波信号检测中的宝贵工具，我们认为这是最重要的研究领域。
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视频录制是一种广泛使用的方法，用于记录研究和临床实践中的婴儿和儿童行为。由于机密性的道德问题，尽管需要共享的大规模数据集的需求仍在增加，因此很少共享视频数据。当涉及基于数据驱动的计算机的方法，例如筛选工具以补充临床评估时，这种需求更加必要。要在遵守隐私保护规则的同时共享数据，是否会出现一个关键问题，这是否会减少数据实用程序？我们通过展示PrechTL的一般运动评估（GMA）来解决这个问题，该评估是一种既定的，全球实践的基于视频的诊断工具，用于早期婴儿，用于检测神经系统缺陷，例如脑瘫。迄今为止，尚无针对婴儿运动分析的共享专家注销的大数据存储库。这样的数据集将大大受益于人类评估者的培训和重新校准以及基于计算机的方法的发展。在当前的研究中，来自前瞻性纵向婴儿队列的序列，总共有19451年可用的通用运动视频片段被随机选择用于人类的临床推理和基于计算机的分析。我们首次证明，通过脸部视频录制的伪造是一种可行的方法。视频修复不影响人类评估者或计算机视觉方法的分类精度，这表明有足够且易于应用的解决方案用于共享运动视频数据。我们呼吁进一步探索有效和隐私规则的方法，以在运动评估以外的科学和临床领域去识别视频数据。这些方法应使共享并将独立视频数据集合并到大型数据库中，以提高科学和公共卫生。
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2022-07-07
本文提出了一种使用对象检测网络在汽车雷达数据上学习对象的笛卡尔速度的方法。提出的方法是在为速度生成自己的训练信号方面进行的。标签仅用于单帧，定向边界框（OBB）。不需要昂贵的笛卡尔速度或连续序列的标签。一般的想法是在不使用单帧OBB标签的情况下预先培训对象检测网络，然后利用网络的OBB预测未标记的数据进行速度训练。详细说明，使用预测的速度以及未标记框架的更新OBB之间的距离和标记框架的OBB预测之间的距离，将网络对未标记帧的OBB预测更新为标记帧的时间戳，用于生成一个自我的预测。监督速度的训练信号。检测网络体系结构由一个模块扩展，以说明多次扫描的时间关系和一个模块，以明确表示雷达的径向速度测量值。仅首次训练的两步方法使用OBB检测，然后使用训练OBB检测和速度。此外，由雷达径向速度测量产生的伪标记的预训练引导Bootstraps本文的自我监督方法。公开可用的Nuscenes数据集进行的实验表明，所提出的方法几乎达到了完全监督培训的速度估计性能，但不需要昂贵的速度标签。此外，我们优于基线方法，该方法仅使用径向速度测量作为标签。
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本文介绍了新型混合体系结构，它们结合了基于网格的处理，以改善基于雷达对象检测网络的检测性能和方向估计。纯粹基于网格的检测模型在输入点云的鸟眼视图（BEV）投影上运行。这些方法通过离散的网格分辨率损失了详细信息的损失。这特别适用于雷达对象检测，其中相对粗糙的网格分辨率通常用于解释雷达点云的稀疏性。相反，基于点的模型不会受到此问题的影响，因为它们在没有离散化的情况下处理点云。但是，它们通常表现出比基于网格的方法更差的检测性能。我们表明，基于点的模型可以在网格渲染之前提取邻域功能，利用点的确切相对位置。这对于随后的基于网格的卷积检测主链具有重大好处。在公共Nuscenes数据集的实验中，我们的混合体系结构在检测性能方面取得了改进（汽车类的地图比次要的雷达范围提交比仅限雷达提交的地图高19.7％）和方向估计值（11.5％的相对方向改善）比以前文献的网络相比。
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生物学以及先进的人工智能（AIS）需要决定追求哪些目标。我们审查大自然的时间分配问题的解决方案，这是基于我们在省略的不断重新调整的分类权重机制作为情绪。人们观察到在系统到期的情况下，可用数量的情绪状态随着动物的认知能力而增加，筹集智力水平需要更大的行为选择。我们体验多种潜在冲突的感情的能力在于这一观点不是更原始的遗产，而是一种归属于在出生时不能指定的行为选项的值的通用机制。在这种观点中，情绪对于了解思想至关重要。为了具体性，我们提出并讨论了一种模仿功能水平情绪的框架。根据通过情绪化的（TAES）的时间分配，情绪被实施为抽象标准，例如满意，挑战和无聊，这有助于评估已经进行的活动。与代理商的“字符”进行比较所产生的经验性情绪，这在情绪状态的首选分布方面定义。通过优化选择各个任务的频率来实现代理的长期目标以使具有字符的经验。优化后，情感经验的统计数据变得静止。
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