基于先验知识与注意力机制的材科实验生成模型
计算机视觉与模式识别
2018-11-21 v1 人工智能
摘要
材料辐照实验危险且复杂，因此需要具备深厚专业知识人员手动处理图像与数据。本文提出一种基于先验知识与注意力机制的生成对抗模型，以实现辐照材料图像的生成（数据到图像模型），以及对应工业性能的预测模型（图像到数据模型）。借助所提模型，研究者可跳过危险复杂的辐照实验，仅输入若干实验参数即可直接获得辐照图像与工业性能参数。我们还引入了一个新数据集 ISMD，其包含 22000 张辐照图像及 22,143 组对应参数。与多个基线模型相比，我们的模型取得了高质量结果。我们还进行了评估与详细分析。
引用
@article{arxiv.1811.07982,
title = {Generative Model for Material Experiments Based on Prior Knowledge and Attention Mechanism},
author = {Mincong Luo and Xinfu He and Li Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.07982},
year = {2018}
}
备注
Accepted by NIPS2018 MMLM workshop