1)ground-truth CFD (simpleFOAM) 和 DeepCFD 预测之间的比较,显示了速度分量和压力场,以及基于圆的形状 1 周围流动的绝对误差。 2)ground-truth CFD (simpleFOAM) 和 DeepCFD 预测的比较,显示了速度分量和压力场,以及围绕基于方形的形状2的流动绝对误差。 3)ground-truth CFD (simpleFOAM) 和 DeepCFD 预测的...
图1 原始数据▎U-Net 网络模型网络模型如图2所示，其由3个 Encoder/Decoder、9个卷积 Conv、9个反卷积 Conv-T 组成，约30万个训练参数。之所以选择 U-Net，是因为该网络在图像分割和目标识别中应用广泛，污染物扩散模式学习可以看作是一种动态的目标识别任务，...
首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和动态学习率调整策略对模型进行优化,解决拟合问题并提高预测精度。计算实例证明,R...
涉及一种基于改进U‑Net网络的卫星云图预测方法,包括以下步骤:获取历史卫星云图序列数据;对数据进行几何校正、辐射定标和数据归一化预处理;改进U‑Net网络,构建云图预测模型ARRU‑Net,包括注意力机制、残差模块和循环卷积模块;使用预处理后得到的数据集对云图预测模型进行训练;使用训练好的云图预测模型生成最终预测...
u-net论文一般而言进行深度卷积网络的训练都需要足够数量的图像数据,换句话说就是小样本的训练数据不大适合使用深度学习方法。当然,鉴于在大量高质量的打标数据并不是谁都可以有机会拿到的情况下,使用经典网络的预训练权重进行迁移学习是一个非常好的替代方案。但在提出u-net的这篇论文里,作者在基于 FCN的基础上提出...
公开项目>基于CNN/U-net模型的CFD流场预测 基于CNN/U-net模型的CFD流场预测 Fork 1 喜欢 0 分享 计算流体力学,航空航天,深度学习,快速计算 wersdf BML Codelab 2.3.2 Python3 初级科学计算深度学习 2023-01-08 21:49:45 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 07 2023-01-12 18:53:52 请选择...
1)直接增加一个IoU预测分支,而没有提取一些对于IoU预测很重要的特征。 2)另一个问题是IoU的预测存在着不对齐的问题。 具体情况如上图所示,上述结果展示的是经过refine之后的IoU的分布和没有经过Refine的IoU的分布。在训练的时候,IoU预测分支是使用的proposal的特征和基准框之间IoU,但是在测试时候,这个预测值被当成...
北京大学工学院空天信息工程研究中心, 北京 100871; † 通信作者, E-mail: pkuzhaiweixin@gmail.com 摘要 针对目前多数 PM 2.5 预测模型泛化能力较差的问题, 提出基于 U-net 神经网络模型的 PM 2.5 逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据, 将离散的监测站点 PM 2.5 浓度值插值为 PM 2.5 网格图;...
U-Net的核心组件是一个计算块,它首先将一个共享的NF-ResNet 卷积块应用于每个输入帧,然后应用一个Transformer样式的自我注意块来聚合跨帧的信息。(图2 b) NF-ResNet块由分组卷积和挤压和激发层组成,旨在提高TPU的性能。 下面,图(a)比较了RoboNet (128x128) 和KITTI视频的绝对和残差DCT表征的稀疏性。
U-Net卷积神经网络应用于实际储层预测中，实际数据测试结果表明基于改进U-Net卷积神经网 络在岩性识别以及“甜点”预测上均能取得较好的效果。关键词：卷积神经网络；U-Net；深度学习；岩性识别 DOI:10.15953/j.1004-4140.2021.30.04.01 中图分类号：TP183；P631 文献标志码：A 深度学习（deep learning，DL）...