Geometric camera calibration is often required for applications that understand the perspective of the image. We propose perspective fields as a representation that models the local perspective properties of an image. Perspective Fields contain per-pixel information about the camera view, parameterized as an up vector and a latitude value. This representation has a number of advantages as it makes minimal assumptions about the camera model and is invariant or equivariant to common image editing operations like cropping, warping, and rotation. It is also more interpretable and aligned with human perception. We train a neural network to predict Perspective Fields and the predicted Perspective Fields can be converted to calibration parameters easily. We demonstrate the robustness of our approach under various scenarios compared with camera calibration-based methods and show example applications in image compositing.
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Wind turbine wake modelling is of crucial importance to accurate resource assessment, to layout optimisation, and to the operational control of wind farms. This work proposes a surrogate model for the representation of wind turbine wakes based on a state-of-the-art graph representation learning method termed a graph neural network. The proposed end-to-end deep learning model operates directly on unstructured meshes and has been validated against high-fidelity data, demonstrating its ability to rapidly make accurate 3D flow field predictions for various inlet conditions and turbine yaw angles. The specific graph neural network model employed here is shown to generalise well to unseen data and is less sensitive to over-smoothing compared to common graph neural networks. A case study based upon a real world wind farm further demonstrates the capability of the proposed approach to predict farm scale power generation. Moreover, the proposed graph neural network framework is flexible and highly generic and as formulated here can be applied to any steady state computational fluid dynamics simulations on unstructured meshes.
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2022-11-24
The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.
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我们介绍了一项对自然语言（NL）推理的人类通知，开放域和逻辑上复杂且多样的数据集，配备了一阶逻辑（fol）注释。对开本由1,435个示例（独特的结论）组成，每个示例与487组前提之一搭配，这些场所作为规则，可用于演绎理由，以理解每个结论的有效性。前提和结论的逻辑正确性是通过其平行注释来确保的，这些注释会自动由我们的FOL推理引擎验证。除了主要的NL推理任务外，对开本中的NL-FOL对自动构成了使用FOL作为逻辑形式的新的NL-FOL翻译数据集。我们对广泛的实验系统地评估了对中型语言模型（BERT，ROBERTA）进行微调的FOL推理能力，并且在大型语言模型（GPT-NEOX，OPT，OPT，GPT-3，Codex）上促成了很少的射击。对于NL-FOL翻译，我们尝试使用GPT-3和Codex。我们的结果表明，公开可用的最强大的大语言模型之一（LLM），GPT-3 Davinci，仅比随机结果略好，而在一部分集的一部分中，该模型尤其不好，并且在预测该模型方面尤其不好。纠正虚假和未知结论的真实价值。我们的数据集和代码可在https://github.com/yale-lily/folio上找到。
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给定部分微分方程（PDE），面向目标的误差估计使我们能够了解诊断数量的兴趣数量（QOI）或目标的错误如何发生并积累在数值近似中，例如使用有限元方法。通过将误差估计分解为来自各个元素的贡献，可以制定适应方法，该方法可以修改网格，以最大程度地减少所得QOI误差的目的。但是，标准误差估计公式涉及真实的伴随解决方案，这在实践中是未知的。因此，通常的做法是用“富集”的近似值（例如，在更高的空间或精制的网格上）近似。这样做通常会导致计算成本的显着增加，这可能是损害（面向目标）自适应模拟的竞争力的瓶颈。本文的核心思想是通过选择性更换昂贵的误差估计步骤，并使用适当的配置和训练的神经网络开发“数据驱动”目标的网格适应方法。这样，甚至可以在不构造富集空间的情况下获得误差估计器。此处采用了逐元构造，该元素构造与网格几何相关的各种参数的局部值和基础问题物理物理作为输入，并且对误差估计器的相应贡献作为输出。我们证明，这种方法能够以降低的计算成本获得相同的准确性，对于与潮汐涡轮机周围流动相关的自适应网格测试用例，这些测试用例是通过其下游唤醒相互作用的，以及农场的整体功率输出作为将其视为QOI。此外，我们证明了元素元素方法意味着培训成本相当低。
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我们介绍了在视频中发现时间精确，细粒度事件的任务（检测到时间事件的精确时刻）。精确的斑点需要模型在全球范围内对全日制动作规模进行推理，并在本地识别微妙的框架外观和运动差异，以识别这些动作过程中事件的识别。令人惊讶的是，我们发现，最高的绩效解决方案可用于先前的视频理解任务，例如操作检测和细分，不能同时满足这两个要求。作为响应，我们提出了E2E点，这是一种紧凑的端到端模型，在精确的发现任务上表现良好，可以在单个GPU上快速培训。我们证明，E2E点的表现明显优于最近根据视频动作检测，细分和将文献发现到精确的发现任务的基线。最后，我们为几个细粒度的运动动作数据集贡献了新的注释和分裂，以使这些数据集适用于未来的精确发现工作。
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最近的研究表明，神经网络有可能改善经典生存模型，例如COX模型，Cox模型广泛用于临床实践。但是，神经网络通常依赖于中心可用的数据，而医疗保健数据经常在安全筒仓中保存。我们提出了一个联合的COX模型，该模型可容纳此数据设置并放松比例危害假设，从而允许时间变化的协变量效应。在后一方面，我们的模型不需要明确的时间变化效果，而与以前的工作相比降低了前期组织成本。我们尝试使用公开可用的临床数据集，并证明联合模型能够像标准模型一样执行。
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机器学习模型表现出两个看似矛盾的现象：训练数据记忆和各种遗忘形式。在记忆中，模型过于适合特定的培训示例，并容易受到隐私攻击的影响。在忘记时，最终忘记了在培训初期出现的例子。在这项工作中，我们将这些现象联系起来。我们提出了一种技术，以衡量训练示例的细节在多大程度上``忘记''，从而不易受到他们最近未曾见过的示例的隐私攻击的影响。我们表明，尽管非凸性可以防止在最坏的情况下忘记发生，但标准图像和语音模型在经验上确实会随着时间的流逝而忘记示例。我们将非确定性识别为潜在的解释，表明经过确定性训练的模型不会忘记。我们的结果表明，当使用极大的数据集培训（例如用于预训练模型的示例）时，早期看到的例子可能会观察到隐私益处，而牺牲了后来看到的示例。
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在结构健康监测中使用机器学习的情况变得越来越普遍，因为许多固有的任务（例如回归和分类）在开发基于条件的评估中自然而然地属于其职责。本章介绍了物理知识的机器学习概念，其中人们适应ML算法来说明工程师通常会试图建模或评估的结构。本章将演示将基于物理学的模型与数据驱动的模型相结合的灰色盒模型如何在SHM设置中提高预测能力。此处证明的方法的特殊优势是模型的推广能力，并具有在不同制度中增强的预测能力。这是一项需要评估的关键问题，或者监视数据不涵盖结构将经历的操作条件。本章将概述物理知识的ML，并在贝叶斯环境中引入了许多用于灰色盒子建模的方法。讨论的主要ML工具将是高斯过程回归，我们将证明如何通过约束，平均功能和内核设计以及最终在状态空间设置中通过约束来合并物理假设/模型。将展示一系列SHM应用程序，从负载监视离岸和航空航天结构的负载任务到长跨度桥梁的性能监控。
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直接从图像中提取流体运动的信息具有挑战性。流体流量代表一个由Navier-Stokes方程控制的复杂动态系统。一般的光流法通常是为刚体运动设计的，因此如果直接应用于流体运动估计，则努力挣扎。此外，光流方法仅专注于两个连续的帧而不利用历史时间信息，而流体运动（速度场）可以被视为受时间依赖性偏微分方程（PDE）约束的连续轨迹。这种差异有可能引起身体上不一致的估计。在这里，我们提出了一种基于学习的预测校正方案，以进行流体流量估计。首先由PDE受限的光流预测器给出估计值，然后由基于物理的校正器来完善。与现有的基于基于学习的学习方法相比，所提出的方法比在基准数据集上的现有基于监督的学习方法相比，表现出竞争性结果。此外，所提出的方法可以推广到复杂的现实世界情景，在这种情况下，地面真理信息实际上是不可知的。最后，实验表明，物理校正器可以通过模仿通常在流体动力学模拟中使用的操作员分裂方法来完善流量估计。
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