通过机器学习飞行——仿射变换的CNN反演
计算机视觉与模式识别
2024-01-01 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文描述了一种机器学习方法，用于自动读取驾驶舱仪表，使用CNN反演仿射变换并从仪表图像推断飞机状态。通过转弯侧滑指示器的合成图像进行验证，本研究引入了多种方法，例如从单张图像生成数据集、“干净训练原则”以实现最佳无噪声训练，以及用于从分类数据预测连续值的CNN插值。本文还提供了超参数优化和机器学习系统软件工程的见解。
引用
@article{arxiv.2312.17258,
title = {Flying By ML -- CNN Inversion of Affine Transforms},
author = {L. Van Warren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.17258},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 20 figures