质量控制是制造公司进行的关键活动，以验证产品一致性的要求和规范。标准化质量控制可确保所有产品在相同的标准下进行评估。传感器和连接成本降低，使得制造的数字化增加，提供了更大的数据可用性。这些数据可用性促使人工智能模型的开发，允许在检查产品时更高的自动化程度和减少偏差。此外，增加的检查速度降低了缺陷检查所需的总成本和时间。在这项研究中，我们比较五个流式机器学习算法，应用于利用飞利浦消费者生活方式BV提供的真实数据的视觉缺陷检查。此外，我们将它们与流在流动的主动学习背景中进行比较，这减少了真实环境中的数据标签工作。我们的研究结果表明，对于最坏情况，主动学习将数据标签努力降低了近15％，同时保持可接受的分类性能。使用机器学习模型进行自动化视野预计将加快高达40％的质量检验。
translated by 谷歌翻译
在现实世界的情况下，分布（OOD）数据集可能与培训数据集有很大的分配变化。当训练有素的分类器部署在不同的动态环境中时，这种现象通常发生，这会导致性能显着下降。为了解决这个问题，我们提出了这项工作中端到端的深度多任务网络。观察旋转预测（自我监督）精度和语义分类精度之间的牢固关系，我们在多任务网络中引入了一个附加的辅助分类头，以及语义分类和旋转预测头。为了观察该加法分类器在改善旋转预测头上的影响，我们提出的学习方法被构成双层优化问题，其中训练了上层级别以更新语义分类和旋转预测头的参数。在较低级别的优化中，仅通过固定语义分类头的参数来通过语义分类头进行更新。该方法已通过三个看不见的OOD数据集进行了验证，在该数据集中，它比其他两种基线方法表现出了清晰的语义分类精度。我们的代码可在github \ url {https://github.com/harshita-555/ossl}上获得
translated by 谷歌翻译
对抗性持续学习对于持续学习问题有效，因为存在特征对齐过程，从而产生了对灾难性遗忘问题敏感性低的任务不变特征。然而，ACL方法施加了相当大的复杂性，因为它依赖于特定于任务的网络和歧视器。它还经历了一个迭代培训过程，该过程不适合在线（单周）持续学习问题。本文提出了一种可扩展的对抗性持续学习（比例）方法，提出了一个参数生成器，将共同特征转换为特定于任务的功能，并在对抗性游戏中进行单个歧视器，以诱导共同的特征。训练过程是在元学习时尚中使用三个损失功能组合进行的。缩放比例优于明显的基线，其准确性和执行时间都明显。
translated by 谷歌翻译
许多现实世界的分类问题的班级标签频率不平衡；一个被称为“阶级失衡”问题的著名问题。经典的分类算法往往会偏向多数级别，使分类器容易受到少数族裔类别的分类。尽管文献富含解决此问题的方法，但随着问题的维度的增加，许多方法没有扩展，并且运行它们的成本变得越来越高。在本文中，我们提出了端到端的深层生成分类器。我们提出了一个域构成自动编码器，以将潜在空间保留为发电机的先验，然后将其用于与其他两个深网，一个歧视器和一个分类器一起玩对抗游戏。对三个不同的多级不平衡问题进行了广泛的实验，并与最先进的方法进行了比较。实验结果证实了我们方法比流行算法在处理高维不平衡分类问题方面具有优势。我们的代码可在https://github.com/tanmdl/slppl-gan上找到。
translated by 谷歌翻译
路径计划是设计机器人行为的关键算法方法。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT）或概率路线图，是针对路径计划问题的突出算法解决方案。尽管其指数收敛速率，RRT只能找到次优路径。另一方面，$ \ textrm {rrt}^*$是RRT广泛使用的扩展名，保证了寻找最佳路径的概率完整性，但在复杂环境中缓慢收敛而在实践中遭受痛苦。此外，现实世界中的机器人环境通常是可观察到的，或者描述的动力学不好，施放了$ \ textrm {rrt}^*$在复杂任务中的应用。本文研究了用于机器人路径计划的流行蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法的新型算法公式。值得注意的是，我们通过分析和证明其指数的收敛速率（MCPP）在完全可观察到的马尔可夫决策过程（MDP）的一部分中，并证明其指数收敛速率，而另一部分则是其概率的完整性假设有限的距离可观察性（证明草图），在部分可观察的MDP（POMDP）中找到可行的路径。我们的算法贡献使我们能够采用最近提出的MCT的变体，并具有不同的勘探策略来进行机器人路径计划。我们在模拟的2D和3D环境中进行了7度自由度（DOF）操纵器以及现实世界机器人路径计划任务中的实验评估，证明了MCPP在POMDP任务中的优势。
translated by 谷歌翻译
为了安全地在现实世界中部署腿部机器人，有必要为他们提供可靠地检测出意外接触并准确估算相应接触力的能力。在本文中，我们提出了针对四足动物的碰撞检测和识别管道。我们首先引入了一种基于带通滤波的碰撞时间跨度的方法，并证明此信息是获得准确的碰撞力估计值的关键。然后，我们通过补偿模型不准确性，未建模的载荷以及作用在机器人上的任何其他潜在的准静态干扰来源来提高所识别力量幅度的准确性。在各种情况下，我们通过广泛的硬件实验来验证我们的框架，包括小跑和机器人上的其他未建模负载。
translated by 谷歌翻译
大坝水库在实现可持续发展目标和全球气候目标方面发挥着重要作用。但是，特别是对于小型水坝水库，其地理位置缺乏一致的数据。为了解决此数据差距，一种有前途的方法是根据全球可用的遥感图像进行自动水坝水库提取。它可以被认为是水体提取的精细颗粒任务，涉及在图像中提取水区，然后将水坝储层与天然水体分开。我们提出了一种基于新型的深神经网络（DNN）管道，该管道将大坝水库提取到水体分割和大坝储层识别中。首先将水体与分割模型中的背景土地分开，然后将每个水体预测为大坝储层或分类模型中的天然水体。对于以前的一步，将跨图像的点级度量学习注入分段模型，以解决水域和土地区域之间的轮廓模棱两可。对于后一个步骤，将带有簇的三重态的先前引导的度量学习注入到分类模型中，以根据储层簇在细粒度中优化图像嵌入空间。为了促进未来的研究，我们建立了一个带有地球图像数据的基准数据集，并从西非和印度的河流盆地标记为人类标记的水库。在水体分割任务，水坝水库识别任务和关节坝储层提取任务中，对这个基准进行了广泛的实验。将我们的方法与艺术方法的方法进行比较时，已经在各自的任务中观察到了卓越的性能。
translated by 谷歌翻译
由于不断增长的计算要求，深度学习（DL）的能源消耗和碳足迹的增加已成为引起人们关注的原因。在这项工作中，我们关注开发医学图像分析模型（MIA）的碳足迹，其中处理了高空间分辨率的体积图像。在这项研究中，我们介绍并比较了文献中四种工具的特征，以量化DL的碳足迹。使用这些工具之一，我们估计了医学图像分割管道的碳足迹。我们选择NNU-NET作为医疗图像分割管道的代理，并在三个常见数据集上进行实验。在我们的工作中，我们希望告知MIA产生的能源成本不断增加。我们讨论了削减环境影响的简单策略，以使模型选择和培训过程更加有效。
translated by 谷歌翻译
本文提出了一种用于处理不平衡高光谱图像分类的新型多假进化生成的对抗网络（MFEGAN）。它是一种端到端的方法，其中在发电机网络中考虑了不同的生成目标损失，以改善鉴别器网络的分类性能。因此，通过将分类器网络嵌入识别函数的顶部，相同的鉴别器网络已被用作标准分类器。通过两个高光谱空间光谱数据集验证了所提出的方法的有效性。同样的生成和鉴别者架构已经与两个不同的GAN目标用于与所提出的方法进行公平的性能比较。从实验验证中观察到所提出的方法优于最先进的方法，具有更好的分类性能。
translated by 谷歌翻译
尽管近期因因果推断领域的进展，迄今为止没有关于从观察数据的收集治疗效应估算的方法。对临床实践的结果是，当缺乏随机试验的结果时，没有指导在真实情景中似乎有效的指导。本文提出了一种务实的方法，以获得从观察性研究的治疗效果的初步但稳健地估算，为前线临床医生提供对其治疗策略的信心程度。我们的研究设计适用于一个公开问题，估算Covid-19密集护理患者的拳击机动的治疗效果。
translated by 谷歌翻译