Чип тюнинг приоры: Чип-тюнинг ВАЗ (LADA) Priora от АДАКТ — цены и отзывы владельцев

Подлинность программного обеспечения, используемого для тюнинга Вашего авто, гарантирую лично!

⁠⁠                                         Уважаемые автолюбители!

Прочитать массу отзывов о нашей мастерской, посмотреть огромное количество  интересных видеоотчетов, произведенных в нашей мастерской, узнать о новостях, акциях и скидках, а так же, получить массу полезной информации, Вы можете на страницах нашего сообщества в социальной сети ВКонтакте. Кликнув на логотитВК, расположенный ниже, Вы сразу попадете на нашу страницу, без потери времени на поиск сообщества.

С уважением, KurskCarTuning!

Чип-тюнинг Приоры

Возможности Лады Приоры признали многие отечественные и зарубежные автомобилисты. Двигатель автомобиля работает тихо и мягко, но имеет недостатки, которые можно исправить, заменив программное обеспечение электронного блока управления (ЭБУ).

Итак, давайте разберёмся, как произвести чип-тюнинг Приоры. Но не забывайте о том, что если улучшить бездумно одни показатели двигателя, то при этом могут ухудшиться другие. Поэтому если вы не уверены, что хорошо справитесь с процедурой чип-тюнинга двигателя, проконсультируйтесь со специалистами автосервиса.

Каким образом производится перечиповка Лады Приоры

Все действия по перепрошивке двигателя производятся на электронном блоке управления (ЭБУ). В этом блоке можно заменить стандартные параметры на желаемые, например, можно отрегулировать настройки угла опережения зажигания, объём топлива в цилиндрах, контроль выхлопа, уровень токсичности отработанных газов, повысить тягу и мощность двигателя и т. д.

Процесс производится двумя способами:

1. Установка новой микросхемы с новой программой в ЭБУ.
2. Изменение параметров имеющегося чипа ЭБУ.

Оборудование

Для чиповки ЭБУ потребуется:

• Ноутбук с предварительно установленной программой для перенастройки чипа.
• Переходники, шнуры и адаптеры для соединения ноутбука и ЭБУ автомобиля.
• Новая программа (прошивка) и модули.

Что изменится после чип-тюнинга

Меняя заводские настройки блока управления, можно улучшить следующие характеристики машины:

• Снизить потребление горючего (на 10–13%).
• При низких температурах запуск двигателя будет производиться заметно легче.
• Улучшится управляемость автомобиля.
• Повысится мощность бензинового двигателя на 10%.
• Улучшится динамика разгона.
• Увеличится отзывчивость педали газа.

Что нужно знать о чип-тюнинге

Правильный тюнинг Приоры подразумевает подбор подходящей программы для перепрошивки, которая должна по максимуму соответствовать двигательной системе автомобиля. Не подойдёт для перепрошивки программа от другого автомобиля, так как для каждой модели есть своя программа, в которой присутствуют индивидуальные настройки под конкретную машину.

Модернизация ЭБУ, выполненная своими руками, в случае ошибки может и не дать положительных результатов, а только ухудшить существующие показатели автомобиля. А в некоторых случаях улучшение всё-таки появится, например, повысится мощность и быстрый разгон, но при этом будет страдать двигатель. Поэтому следует внимательно ознакомиться с информацией о процедуре такого рода модернизации, чтобы не «покалечить» свой автомобиль.

Недавно появились специальные системы для автомобиля, позволяющие подобрать оптимальные программы для работы с двигателем. Такие программы удобны тем, что в любое время можно менять настройки двигателя переводя его в спортивный режим или режим экономии.

Нужно ли производить чип-тюнинг автомобилей на газу

Тюнинг двигателя Приоры на ГБО имеет свои особенности, особенно если автомобиль был переведён с бензина. Угол опережения под газ и под бензин имеет различные алгоритмы настройки. Газовые прошивки сдвигают момент зажигания при небольших оборотах и может произойти детонация на низкооктановом топливе во время прогрева или при езде на непрогретом двигателе. Особенностью электронного блока управления является то, что при возникновении детонации подстройка момента зажигания под низкое октановое число происходит очень быстро, а вот под его увеличение значительно медленнее.

Поэтому иногда двигатели, которые не прошли чип-тюнинг, на низкооктановом бензине в сложных условиях при возвращении на газ, некоторое время работают в неоптимизированном режиме с низким КПД на газе из-за позднего зажигания и есть вероятность перегрева клапанов. Поэтому становится ясно, что модернизация двигателя под ГБО просто обязательна.

Немного о прошивках

Если вы всё-таки решили произвести апгрейд ЭБУ своими руками, используйте только качественные прошивки. По отзывам автолюбителей хорошим вариантом являются прошивки Паулюса, так как они «правильно» меняют настройки электронного блока. Причём скачивать их следует с официальных сайтов, а не со сторонних. Так как можно нарваться на подделку и подпортить характеристики автомобиля.

Поэтому будьте предельно внимательны, выбирая новое ПО, так как цена ошибки очень высока и есть риск испортить свой автомобиль некачественным софтом.

Чип тюнинг Lada (ВАЗ) в Тамбове

Мы делаем безопасный чип тюнинг Lada всех моделей и годов выпуска.

Если вы знаете, что из вашей Lada можно выжать больше мощности при тех параметрах, которые есть на данный момент без ущерба для самого авто, то почему б не воспользоваться возможностью электронного чип-тюнинга Lada?

При использовании современного оборудования и предварительной диагностике возможно повышение мощности даже на 100%. Пригоняйте к нам свое авто и мы протестируем и улучшим характеристики мощности. Потребление топлива после чип-тюнинга ВАЗ будет таким же или даже меньше.

Мы делаем чип-тюнинг ВАЗ на следующих моделях

Дополнительная информация по чип-тюнингу Lada

Если вашей модели нет в приведенном выше списке, то позвоните по контактному телефону и уточните возможность прошивки вашего авто.

В автосервисе Ника вы можете удалить катализатор, сажевый фильтр или заглушить клапан ЕГР на всех представленных моделях авто. Также, на многих моделях Lada доступна активация скрытых функций автомобиля (кодирование блоков управления).

Чип-тюнинг ВАЗ на сайте ttuning.ru

Чип тюнинг автомобилей Лада (Vaz) в Казани.

Увеличение мощности и крутящего момента:

— на атмосферных моторах составит 5 — 12%

После прошивки автомабилей ВАЗ чувствуется увереный подхват с низких оборотов и так во всем диапазоне работы мотора, педаль акселератора более острая на нажатие и без задержек. Расход топлива немного снижается либо остается в тех же пределах. На некоторые автомобили ВАЗ (зависит от ЭБУ) можно сделать двух режимные прошивки как под бензин + газ, а так же назовем условно бензин + спорт.

В каталог занесена новая линейка автомобилей Lada, но мы делаем и предыдущее покаление ВАЗ.

Чип тюнинг Lada Granta (Лада Гранта)

Чип тюнинг Lada Kalina/Kalina 2 (Лада Калина/Калина 2)

Чип тюнинг Lada Largus (Лада Ларгус)

Чип тюнинг Lada Niva 4×4 (Лада Нива 4×4)

Чип тюнинг Lada Priora (Лада Приора)

Чип тюнинг Lada Vesta (Лада Веста)

Чип тюнинг Lada Xray (Лада Х рей)

Если в этом списке нет вашей Лада, это не означает что мы с ними не работаем. Chip tuning Lada.

ВЕРНУТСЯ К КАТАЛОГУ

Тюнинг приоры своими руками. Тюнинг Приора Хэтчбек: особенности

Тюнинг хэтчбека Приора особенно популярен на отечественном рынке, и это неудивительно, ведь ежегодно десятки тысяч новых Приоры уходят к родным. Изначально все они похожи друг на друга, но со временем их владельцы стараются придать им неповторимость по своему вкусу. Некоторые соглашаются на варианты настройки бюджета, а некоторые принимают решительные меры. При этом важно получить хотя бы ожидаемый результат, а не ломать леса.Часто в порыве эмоций и глобальных идей в головах многие автолюбители просто забывают об элементарных моментах, пренебрежение которыми в итоге приводит к плачевным результатам.

Для начала стоит упомянуть о разнице тюнинговых седанов и хэтчбеков, которая по сути заключается только во внешнем виде — внутренняя конструктивная часть такая же. Поэтому, если говорить о различиях, то можно выделить улучшения только в багажном отделении. Например, в хэтчбеках делают дополнительную шумоизоляцию задней двери, потому что она что-то, как правило, со временем создает сплошную часть ненужных звуков.Другой пример можно привести с профилактикой заднего дворника, когда необходимо поставить дополнительный хомут на шланг подачи воды или заменить дворник.

Если говорить о тюнинге Приоры в целом, то можно выделить два основных направления: внутренние изменения и внешние. Соответственно они делятся на бюджетные, средние и дорогие варианты. Все зависит от возможностей конкретного хозяина.

Семь раз отмерь и один раз отрежь

Прежде чем перейти к теме тюнинга, рекомендуем обратить внимание на техническое состояние автомобиля в целом.Изначально слово «тюнинг» подразумевает улучшение, а не трансформацию. Часто в погоне за так называемым понты автомобилисты забывают об азах. В качестве примера нагрузки на конструкцию автомобиля, техническое состояние двигателя, шасси, электроники и многое другое, что необходимо для качественной работы устройства. Поэтому, прежде чем приступать к существенным изменениям своего питомца, нужно подумать о том, как они могут повлиять на него в целом.

Как вариант, многих автолюбителей интересует тема чип-тюнинга, когда за счет особых манипуляций с программным обеспечением бортового компьютера увеличивается мощность двигателя.При этом важно понимать, что нагрузка на многие части автомобиля увеличивается с увеличением мощности. Поэтому если качественно увеличить мощность двигателя, то стоит подумать об усилении трансмиссии, сцепления и других моментов. Важно понимать, что изначально автомобиль рассчитан на обычного обывателя, которого в первую очередь заботит движение, а не скорость. Гоночные варианты качественно отличаются от своих родственников, прежде всего, усилением всех узлов.Если усилить только один агрегат, то другие могут выйти из строя из-за чрезмерной нагрузки. То же самое можно сказать и об электропроводке, где поставлено много дополнительных источников потребления, а силовые кабели остаются неизменными.

Соответственно, чрезмерная нагрузка может даже привести к возгоранию.

При бюджетных вариантах тюнинга лучше всего обращать внимание на внешность автомобиля, так как это не так сильно влияет на нагрузку и соответственно увеличивает срок службы.Многие владельцы начинают такое преображение с прежних накладок на фары, так называемых ресничек, спойлеров, новых колесных дисков.

Сменить окраску авто — несложный, но не менее эффективный тюнинг. Вы можете получить всю необходимую информацию об аэрографии. А из этой статьи вы узнаете о преимуществах углеродной пленки.

Для увеличения срока службы кузова поставлена ​​дополнительная защита в местах агрессивного воздействия, например накладки на колесные арки, пороги.Они помогают создать дополнительный эстетичный вид, но в то же время несут практическое применение с точки зрения защиты и аэродинамики. То же можно сказать и о багажных рейках с поперечинами, когда они помимо красоты помогают перевозить дополнительный негабаритный груз.

Сегодня на внутреннем рынке представлен широкий ассортимент товаров для изменения внешнего и внутреннего облика Приоры. Их можно приобретать комплектами или по пунктам, в зависимости от пожеланий и потребностей владельцев.Это могут быть бамперы, накладки на решетку радиатора, дверные ручки, фары и многое другое, что придет в голову привередливым автолюбителям. На самом деле поменять свою приору до неузнаваемости в наши дни довольно просто.

Есть даже варианты изменения дверного проема, как у Lamborgini, когда он идет вверх, а не в сторону.

Тюнинг салона Приора

Тем не менее многие владельцы в первую очередь обращают внимание на комфорт в салоне, а не на окружающих.Вариантов тюнинга салона Приора существует бесконечное множество. Большинство начинается с качественной музыки и обивки сидений. А можно закончить, изменив все внутреннее покрытие и комбинируя его по цвету … Опять же, если говорить о бюджетных вариантах, то стоит обратить внимание на звукоизоляцию. Какой смысл ставить хорошую музыку, если она при езде по нашим дорогам портится посторонним шумом? Начать клеить обешумки можно от дверей и закончить потолком, в зависимости от ваших возможностей.

Тюнинг салона Приоры

Если говорить о внутренних улучшениях и тюнинге в целом, то можно начинать заново с усиления. Установка вентилируемых тормозных дисков, защита днища, усиление кузова в передней части за счет силовой стойки, установка воздушного фильтра нулевого сопротивления, разветвленной выхлопной трубы, дополнительного компрессора для откачки воздуха и многое другое.

Важно понимать, что для более глубоких изменений требуется достойный уровень знаний и навыков.Если вы не уверены в своих силах, лучше переплатить специалисту, чем покупать новые запчасти позже.

Многие автовладельцы и любители со всей ответственностью заявляют, что для успешного завершения тюнинга автомобиля потребуется немного пива и огромное желание что-то сделать своими руками. Во всех остальных случаях желательно обратиться к специалисту.

Тюнинг двигателя

В Лада Приора завод-изготовитель комплектует 16-клапанный мотор. На самом деле переделывать такой двигатель не всегда целесообразно, ведь он на порядок мощнее тех аналогов, что установлены в «девятках».Но иногда хочется, чтобы машина была мощнее и быстрее, и в случае с Lada Priora хэтчбеку поможет компрессор нагнетателя, который способен повысить производительность двигателя до 50% без больших затрат и необходимости Детально изучить работу газораспределителя или форсунки при установке.

Устанавливается с помощью крепежа, который крепится к шкиву коленчатого вала. Увеличение мощности у хэтчбека Лада Приора связано с улучшением обогащения топливно-воздушной смеси.Учтите, что после тюнинга есть вероятность увеличения расхода топлива, что приведет к быстрому скоплению парафинов и износу системы подачи топлива.

Шасси: тюнинг

Хэтчбек Лада Приора оснащен высококлассной тормозной системой, но ее можно усилить с помощью двухдиафрагменного вакуумного усилителя, который способен вдвое увеличить тормозное усилие. Такой тюнинг будет особенно полезен после усовершенствования двигателя и карбюраторной системы … С увеличением мощности автомобиля следует позаботиться о его трансмиссии, ведь именно она является соединительной деталью с ходовой частью… Специалисты рекомендуют заменить пружины и установить спеченные диски, чтобы уровень жесткости в корзине сцепления повысился.

Улучшение «ходовой» хэтчбека Lada Priora возможно за счет облегченных маховиков коленчатого вала. С помощью их тюнинга можно снизить уровень давления непосредственно на коленчатом валу, сцеплении и коробке передач. Вес облегченных маховиков в три раза меньше аналогов, при этом автомобиль будет вращаться максимально быстро, что улучшит динамические характеристики автомобиля и его разгон.

Разница в инерции при переключении передач также будет уменьшена, что повысит уровень прочности, а также улучшит скорость трансмиссии. Снижаются вибрационные и крутящие моменты, муфта так быстро перестает перегреваться, что продлевает срок службы деталей. У облегченных маховиков есть еще одно преимущество — меньший расход топлива, а также меньшее давление в коробке передач для синхронизаторов, которые очень дороги и хрупкие в замене.

Внешний тюнинг

Лада Приора Хэтчбек сравнительно недавно появился на рынке и выполнен достаточно современно, поэтому не требует внешнего тюнинга, но улучшить внешний вид автомобиля можно.Изначально следует избавиться от всех недостатков, которые связаны с дверьми и капотом. Производство вытяжки не улучшается и производитель использует классическую «кочергу» для ее правильного расположения. Эту проблему легко решить, если установить упоры капота, которые сегодня имеют универсальную конструкцию.

Двери — настоящий бич завода АвтоВАЗ, ведь они не имеют звукоизоляции при закрывании. Решить эту проблему можно заменой замков, которые будут оснащены вибропоглощающей конструкцией, а также шумопоглощающими ригелями.Чтобы эффект был на порядок лучше, можно еще добавить звукопоглощающий материал, который немного смягчит удар при закрытых дверях.

На следующем этапе вы можете позаботиться о внешнем виде автомобиля. Основа из винила, которую сегодня используют зарубежные производители для придания кузову стильного вида, идеально подходит для российского хэтчбека Lada Priora.

Усовершенствовать внешний и внутренний дизайн собственного автомобиля можно с минимальными затратами. Приобретение модифицированных элементов кузова и салона, уникальной оптики может осуществляться как у частных продавцов, так и у официальных дилеров.

В то же время для современной Lada Priora тюнинг хэтчбека можно делать своими руками. Важно только выбрать надежные изделия и качественно выполнить работы по их установке.

Внешний тюнинг автомобиля: какие элементы удачно дополнят экстерьер?

Тюнинг хэтчбека Приора лучше всего начинать с выбора бамперов и крыльев. При покупке нужно ориентироваться на необходимое обновление: создание представительского или спортивного вида транспорта.

Первый вид модификации относится к установке современных элементов с плавными переходами без резких линий. Солидность конструкции достигается за счет установки новых и улучшенных компонентов.

Спортивный тюнинг Приора Хэтчбек предлагает больше вариантов дизайна. Например, наиболее популярны передние бамперы с комбинацией решетки радиатора и воздухозаборника.

Задний бампер с покатой нижней частью также станет отличным дополнением спортивной модификации Priora.Боковые крылья с воздухозаборниками или выдвинутые маленькие фары подчеркнут общую концепцию.

Привлекательно смотрятся модели, на которые накладывались реснички. Они устанавливаются над фарами, что делает их более узкими и агрессивными в экстерьере. Ресницы скрывают переход от капота к фарам и решают проблему больших зазоров.

Чтобы увидеть, насколько выгодно выглядит машина с такими дополнениями, мне помогут фото тюнинга хэтчбека Приора с разных ракурсов.Вид сбоку особенно важен, чтобы в полной мере оценить обновления экстерьера.

Есть и более бюджетный вариант обновления дизайна. Для его проведения можно купить новую решетку радиатора, установить в корпус бокового зеркала дополнительные фары. Выполнил настоящий тюнинг Приоры хэтчбек тоже своими руками. Просто нужно учесть правила подачи проводов и подключения их к блоку предохранителей.

Популярные способы обновления салона автомобиля

Монтажное освещение можно считать простым вариантом дополнения интерьера.В базовой комплектации у модели отсутствует плафон заднего сиденья, поэтому его можно дополнительно установить в кровельном покрытии. Специальные работы по внутреннему благоустройству рекомендуют доверять специалистам. Довольно интересный и более дорогой тюнинг для хэтчбека Лада Приора, в составе которого:

1. Установка светодиодной ленты под лицевую панель.

2. Установка водительского подлокотника.

3. Замена обивки сидений или установка новых современных кресел.

4. Улучшение лицевой панели за счет новых отделок и новых элементов.

5. Поменять руль на более удобный и привлекательный.

У Приоры считается тюнинг хэтчбека стильным, что позволяет удачно сочетать цветовую гамму кузова и отделку салона. Рекомендуемые материалы сиденья — автомобильная ткань или кожа.

Устанавливаемый новый пластик должен иметь стандартные для автомобиля параметры, поэтому перед заказом элемента необходимо провести точные измерения. Монтаж следует проводить под контролем специалиста или доверить мастерам.

Отдельным видом дополнения салона автомобиля является установка новых динамиков или акустической полки. Привлекательный хэтчбек Priora также может улучшить тюнинг багажника. В отсек можно встроить не только динамики, но и освещение, оборудовать специальное место для запаски. Разработка чертежей благоустройства должна выполняться в обязательном порядке.

Любую из этих работ можно провести в специализированной мастерской. При наличии достаточного опыта ремонта и восстановления автомобилей для Лада Приора тюнинг хэтчбека может выполнить сам владелец.

Нужно просто приобрести качественные стильные вещи и как следует подготовиться. Аккуратное исполнение позволит вам обновить личный автомобиль практично и современно.

Серийный автомобиль, как ни крути, всегда был и будет набором компромиссов между качеством, ценой и уникальностью. Большую часть публики это вполне устраивает, так как к такому автомобилю, как Lada Priora Hatchback, никто не собирается выдвигать особых требований.Но некоторые владельцы видят свою любимую машину несколько иначе.

Тюнинг Приора: тенденции и внедрение

С 2007 года Priora из-за отсутствия альтернативы в своем ценовом диапазоне стала одним из самых востребованных автомобилей в бюджетном секторе, и именно цена сделала его популярным.

Доработки простейших деталей и агрегатов на ВАЗе проходят со страшным скрипом и зачастую не оправдывают ожиданий публики.Поэтому появляется неиссякаемая армия желающих провести тюнинг Приора Хэтчбек. Прикрепленные к этому материалу фото только подтверждают эту тенденцию.

Внешний тюнинг кузова Приора Хэтчбек

Внешний тюнинг — один из самых популярных способов сделать автомобиль хоть сколько-нибудь индивидуальным. Несмотря на то, что завод не экономил на целых четырех типах кузова, купе Приора встречается крайне редко, а тех, кто любит выделять свою машину спортивностью, пожалуй, больше всего.

Для этого стараются многие конторы, ранее освоившие литье и формовку пластика. Дешево и некрасиво, иногда пошло, но не менее индивидуально в портрет отечественного бестселлера могут внести:

Самый простой тюнинг двигателя ВАЗ 21126

Но каждый уважающий себя фанат фильма Форсаж, в первую очередь, собирает деньги на тюнинг двигателя.Самый простой способ, конечно, сделать вид, что мотор очень мощный, находчивый и динамичный. Для этого достаточно произвести тюнинг выхлопной системы.

Рычать, как V-образная восьмерка в Мустанге, хилый скоростной мотор, конечно, не будет. Но установив прямоток и убедив себя и своих соседей, что мощность увеличилась на фантастические 4%, вы можете.

Для этого даже не нужно обращаться в тюнинговое ателье.Все можно сделать своими руками. Вам просто нужно иметь сварочный полуавтомат и уметь им пользоваться. Все, что вам нужно для покупки, — это пламегаситель, выпускной коллектор, передняя труба и глушитель прямоточного типа.

Еще зрелищнее будет, если развести выхлопные патрубки в разные стороны, как это обычно бывает с 8-цилиндровыми автомобилями, либо можно ограничиться простым свистком, размер которого может быть продиктован только совестью и вкусом. .

Чип-тюнинг двигателя

Тюнинг салона Приоры — это хорошо, но в первую очередь стоит еще позаботиться о некоторых изменениях в двигателе, отвечающих внешнему виду автомобиля.Первый шаг к изменению характеристик двигателя — чип-тюнинг. Это простое изменение настроек программного обеспечения системы управления двигателем. В фирменных автомобилях чип-тюнинг может сильно повлиять на работу двигателя, но в случае с 16-клапанным ветераном тольяттинской сцены это число может не сработать.

И может работать, но в том случае, если не хочешь чудес от тонкого 1600-кубового двигателя. Чип-тюнинг действительно может повлиять на расход топлива, ресурс двигателя, полку максимального крутящего момента, немного на мощность и динамику.Для этого достаточно перепрограммировать электронный блок управления специальным программным обеспечением, которое находится в полностью бесплатном доступе. Или вы можете использовать диагностические модули, которые сегодня продаются на каждом углу. Следует понимать, что любое изменение заводских настроек может не принести того результата, на который рассчитывал чип-тюнер.

Тюнинг двигателя Приоры и подводные камни

Rolls Royce Service в Prior’s Norton

Любой, кто владеет Rolls-Royce, скорее всего, будет относиться к нему как к своей гордости и радости, и не зря! Rolls-Royce считается королем суперкаров, и поэтому владельцы всегда должны стремиться проводить регулярное обслуживание Rolls Royce с помощью Prior’s Norton GL2 9, чтобы гарантировать, что их автомобиль работает с максимальной эффективностью.

Узнайте больше

В то время как некоторые владельцы Rolls могут быть счастливы хранить свои автомобили как часть классической автомобильной мебели для своего гаража, другим активно нравится водить их. Тем постоянным водителям Supercar Servicing предлагает обширные возможности настройки и обслуживания роскошного автопарка.

Если вы нуждаетесь в аварийном ремонте или просто хотите вернуть эту дополнительную мощность в свои обычные приводы, наша команда специалистов работает с ведущими мировыми инструментами и запчастями, чтобы гарантировать, что каждый валок, который едет, попадет в нашу местную службу поддержки. к центру относятся с особой заботой и вниманием.

Более того, для нас важно, чтобы вы могли максимально эффективно использовать свой суперкар, не тратя на это огромных затрат. Мы понимаем, что Rolls-Royce — это уже вложение, и мы слишком хорошо знаем, что регулярное техническое обслуживание является обязательным.

С обслуживанием по фиксированной цене для различных автомобилей класса люкс, включая Rolls Royces, Land Rovers https://www.supercar-specialist.co.uk/vehicles/land-rover/gloucestershire/prior-s-norton/ и Lamborghinis https: / /www.supercar-specialist.co.uk/vehicles/lamborghini/gloucestershire/prior-s-norton/, мы постараемся сделать так, чтобы вы получили фантастические предложения по настройке, переналадке, расширенному обслуживанию и многому другому от нашего ближайшего гаража и специалистов.

Обслуживание Rolls Royce

Обслуживание Rolls Royce с помощью Prior’s Norton GL2 9 может удовлетворить широкий спектр потребностей и требований к автомобилям. Более того, мы здесь для того, чтобы вы получили доступ к универсальному магазину для решения любых проблем, с которыми могут столкнуться ваши Rolls.

Независимо от того, работают ли ваши диски не так гладко или вы ищете быстрый, но полный пакет услуг по ремонту, вы можете быть удивлены тем, сколько сервисный центр рядом со мной может сделать для вас.Вот лишь несколько примеров того, чем мы можем вам помочь:

• Шины
• Аккумуляторы
• Легкосплавные диски (замена и ремонт)
• Подвеска (замена и ремонт)
• Система слежения за автомобилем и центровка
• Сцепления (замена и ремонт)
• Тормоза (замена и ремонт)
• Обслуживание охлаждающей жидкости и защиты от замерзания
• Замена автомобиля и настройка микросхемы
• Регулировка системы слежения
• Замена кулачкового ремня
• Замена масла
• Полное тестирование ТО
• Вода замена насосов
• Замена тормозной жидкости
• Добавление синего цвета и обслуживание
• Обновления для автомобильных развлекательных систем
• Рабочие части и обновления
• Полный ремонт после аварии
• Наклейка на автомобиль и тонировка стекол

Это только верхушка айсберга ! Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше в удобное для вас время.

Стоимость обслуживания Rolls Royce

Мы понимаем, что стоимость обслуживания Rolls Royce будет в первую очередь для вас. Как местные поставщики услуг для широкого спектра автомобилей класса люкс и суперкаров, мы гордимся тем, что можем поддерживать гибкие и прозрачные пакеты, которые предложат вам полный перечень сборов и сборов, прежде чем мы начнем работать для вас.

Хотя мы не можем прямо сказать, сколько вы можете рассчитывать сразу заплатить за определенные услуги — поскольку каждый случай будет отличаться с точки зрения необходимых деталей и требуемой рабочей силы — мы действительно гордимся тем, что предлагаем услугу с фиксированной ценой.

Это означает, что вы больше не получите неприятных сюрпризов или скрытых комиссий. Прежде чем отдать пенни собственных денег, мы убедимся, что вы в полной мере осведомлены о том, чего от нас ожидать.

Rolls Royce Remap

Хотите получить больше от своего роскошного автомобиля? Переназначение Rolls Royce может быть именно тем, что вам нужно. Переназначение транспортного средства включает работу с бортовым электронным блоком управления автомобиля, чтобы гарантировать, что он взаимодействует с двигателем на оптимальном уровне.

Это означает, что вы можете управлять автомобилем, используя стандартные заводские настройки и уровни.Никто не хочет получать от своей машины меньше, чем они платят! С этой целью мы проведем тщательную переназначение ECU вашего Rolls, чтобы убедиться, что ваш автомобиль работает на максимальном уровне.

Если вы беспокоитесь о том, что ваши диски замедлят работу и что общее энергопотребление снизится, это, безусловно, один из лучших шагов, которые следует предпринять.

Rolls Royce Chip Tuning

Если вы хотите действительно привести свой суперкар в соответствие с мировыми стандартами или справиться с лучшими из них, настройка микросхем Rolls Royce, безусловно, должна быть на вашем радаре.Чип-тюнинг, как и переназначение, включает в себя настройку вашего автомобиля в соответствии с рядом предустановок и стандартов, благодаря чему он будет работать на индивидуальном уровне.

Наша команда разработчиков Norton GL2 9 от Prior знает все о различных тонкостях и тонкостях, которые необходимы для того, чтобы добиться максимальной отдачи от любого автомобиля, а когда дело касается Rolls-Royce, мы всегда будем работать только с лучшими инструментами для настройки микросхем. чтобы наши клиенты получали действительно индивидуальный пакет услуг.

Зачем кататься со скоростью и мощностью по умолчанию, если можно сделать все возможное и улучшить?

получите предложение сегодня

Наша команда также может предложить настройку микросхем для следующего;

Если вас интересует чип-тюнинг для Rolls-Royce или другого автомобиля, заполните контактную форму прямо сейчас.

Ремонт аварий Rolls Royce в автомобиле Prior’s Norton

Мы также являемся специалистами в области аварийного ремонта Rolls Royce. Видеть, как автомобиль, например Rolls-Royce, получает повреждения на любом уровне, может быть шоком, но вам действительно не о чем беспокоиться. Для тысяч владельцев Rolls в окрестностях мы являемся ближайшей сетью поддержки, доступной для обширного ремонта при авариях.

Требуется замена ветрового стекла или окон? Боретесь с повреждением кузова? Беспокоитесь о необходимости ремонта внутренних компонентов? Позвольте нам внимательно изучить нашу службу диагностики неисправностей и предоставить вам всю необходимую помощь и поддержку.

«Не беспокойтесь никуда. Эта компания превзошла мои ожидания, и теперь я так доволен своим Rolls Royce!»

Возвращение из аварии на Rolls-Royce может быть трудным временем. Мы здесь, чтобы помочь вам снова выйти на дорогу с помощью недорогого и деликатного ремонта при авариях.

Мы являемся специалистами в области обслуживания Rolls-Royce по широкому кругу вопросов. Независимо от того, нуждается ли ваш автомобиль в настройке, ремонте или обновлении, мы работаем только с лучшими в мире запасными частями и инструментами, чтобы гарантировать, что наши клиенты уезжают с заводскими результатами — наряду с более чем несколькими усилителями производительности на этом пути.

Поговорите с нами

Если пришло время, чтобы ваш мотор обратился в сервисный центр, посетите местный центр обслуживания Rolls Royce в Prior’s Norton GL2 9 — затем воспользуйтесь нашим сайтом, чтобы найти ближайший дилерский центр Rolls-Royce, который может помочь предлагаем услуги специалиста.

МАЖОРИЗАЦИЯ-МИНИМИЗАЦИЯ ПОДХОДА К ПЕРЕМЕННОМУ ВЫБОРУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИОРОВ ШИПОВ И ПЛИТ в JSTOR

Мы разрабатываем метод для выполнения оценки MAP для класса байесовских регрессионных моделей, в которых коэффициенты назначаются с помощью гауссовских априорных значений пиковых и плоских значений.Целевая функция в соответствующей задаче оптимизации имеет лагранжеву форму в том смысле, что коэффициенты регрессии регуляризованы смесью квадратов норм l 2 и l 0. Получено точное приближение к норме l 0 с использованием методов мажорирования-минимизации, и алгоритм координатного спуска в сочетании со схемой мягкого порогового определения используется при поиске оптимизатора приближенной цели. Имитационные исследования показывают, что предлагаемый метод может привести к более точному выбору переменных, чем другие эталонные методы.Теоретические результаты показывают, что в обычных условиях согласованность знаков может быть установлена, даже если условие непредставимости нарушено. Приведены результаты по согласованности апостериорной модели и согласованности оценок, а также расширение оценки параметров в обобщенных линейных моделях.

The Annals of Statistics публикует научные статьи самого высокого уровня. качество, отражающее многие аспекты современной статистики. Основной упор придается значение и оригинальность, а не формализм.Дисциплина статистики имеет глубокие корни как в математике, так и в основные научные направления. Математика дает язык, на котором сформулированы модели и свойства статистических методов. Это важно за строгость, последовательность, ясность и понимание. Следовательно, наша политика будет продолжать играть особую роль в представлении исследований на переднем крае математической статистики, особенно теоретических достижений, которые, вероятно, оказывать значительное влияние на статистическую методологию или понимание.Основные области важны для сохранения жизнеспособности статистики, поскольку они обеспечивают мотивацию и направление для большинства будущих разработок в статистике. Таким образом, мы намерены также публиковать статьи, касающиеся роли статистики в междисциплинарных исследованиях во всех областях естественной, технические и социальные науки. Третья сила, меняющая статистику вычислительная революция, и Анналы также приветствуют разработки в этой области.

Целью Института математической статистики (IMS) является содействие развитие и распространение теории и приложений статистики и вероятность.Институт сформирован на встрече заинтересованных лиц. 12 сентября 1935 года в Анн-Арборе, штат Мичиган, вследствие чувства что теория статистики будет продвинута с образованием организации тех, кто особенно интересуется математическими аспектами предмета. Летопись статистики и Анналы вероятности (которые заменяют «Анналы математической статистики»), статистические Наука и Анналы прикладной вероятности — это научные журналы института.Они и Бюллетень IMS включают официальные журналы института. Институт имеет индивидуальное и организационное членство. Сборы оплачиваются ежегодно и включают подписку на информационный бюллетень организации, Бюллетень IMS. Участники также получают приоритетные цены на все другие публикации IMS.

amtseng / fourier_attribution_priors: предварительная атрибуция для глубокого обучения на основе преобразований Фурье

Введение

Модели глубокого обучения в геномике могут обеспечить высочайшую производительность в прогнозировании биологических функций по последовательностям ДНК, но эти модели страдают от интерпретируемости.Если мы исследуем атрибуты входной последовательности (то есть оценки важности), они, как правило, будут зашумленными и невоспроизводимыми через случайные начальные числа. Это серьезно ограничивает нашу способность интерпретировать эти модели и выяснять особенности последовательности, лежащие в основе биологии.

Для решения этих проблем модели глубокого обучения могут быть обучены с предварительной атрибуцией, которая побуждает модель во время обучения изучать более чистую атрибуцию, тем самым делая модели более интерпретируемыми. Здесь мы разрабатываем априорную атрибуцию, основанную на преобразованиях Фурье, чтобы помочь в интерпретируемости моделей глубокого обучения для геномики (хотя такая априорная оценка может оказаться полезной и в других областях / приложениях).

Дополнительную информацию см. В соответствующем документе.

В этом репозитории хранится весь код, используемый для генерации результатов для статьи, включая код, который извлекает данные, обрабатывает данные, обучает модели, реализует предварительную атрибуцию и генерирует все цифры в документе.

Результаты

Рисунок 1

Модели, обученные стандартным подходом (слева), невоспроизводимо пропускают мотивы в базовой последовательности и шумно полагаются на нерелевантные области входных данных.При обучении с априорной атрибуцией на основе Фурье (справа) модели последовательно и четко определяют движущие мотивы. Показанные примеры взяты из бинарных моделей связывания SPI1 TF из экспериментов TF ChIP-seq.

Рисунок 2

Мы обучаем модели профиля предсказывать доступность хроматина в клеточной линии K562. На конкретном пике открытого хроматина K562 мы показываем атрибуцию по всей входной последовательности и атрибуцию на уровне пары оснований вокруг вершинной области.Модель, обученная с помощью априорного метода на основе Фурье, четко выделяет 3 мотива, сосредоточенных вокруг вершины пика, соответствующие релевантным факторам транскрипции (слева направо: SP1, CLOCK и CTCF).

Для получения дополнительных результатов / анализа см. Соответствующий документ.

Начало работы

Существуют две автономные записные книжки Jupyter, которые расскажут вам, как реализовать и использовать атрибуцию на основе Фурье. Они реализованы в PyTorch или Keras / TensorFlow 2.

Ниже приведены библиотеки, необходимые для запуска этих примеров записных книжек.Это точные версии, которые у меня есть. Возможно, вам удастся обойтись немного разными версиями некоторых из этих библиотек, но если управление версиями будет слишком разным, это может сломать некоторые части записной книжки.

• Python 3.7.4
• NumPy 1.17.2
• Панды 0.25.2
• Scipy 1.3.1
• scikit-learn 0.21.3
• Matplotlib 3.1.1
• pyfaidx 0.5.5.2
• ткдм 4.41.1
• PyTorch 1.3.0 (для примера PyTorch)
• TensorFlow 2.3.1 (для примера Keras / TensorFlow 2)
• Keras 2.4.3 (для примера Keras / TensorFlow 2)

Цитирование этой работы

Если вы считаете, что априорные значения атрибуции на основе Фурье были полезны для вашей работы, укажите следующее:

Ценг, А. М., Шрикумар, А., Кундаже, А. Приоры атрибуции на основе преобразования Фурье улучшают интерпретируемость и стабильность моделей глубокого обучения для геномики. NeurIPS (2020) Ссылка.

[BibTeX]

Описание файлов

  ├── Makefile <- Установка зависимостей
├── data <- Содержит обучающие данные
│ ├── interim <- Промежуточные данные
│ ├── обработано <- Обработанные данные готовы к обучению
│ ├── raw <- Необработанные данные, напрямую загруженные из источника
│ └── ПРОЧИТАЙТЕ.md <- Описание данных
├── модели
│ └── обученные_модели <- Обученные модели
├── infra <- Код, необходимый для выполнения обучающих заданий в облаке (Google Cloud Platform или Nautilus)
├── Блокноты <- Блокноты Jupyter, которые исследуют данные, выводят результаты и генерируют рисунки для бумаги
├── README.md <- Этот файл
├── results <- Сохраненные результаты
├── ссылки <- Пояснительные материалы к этому файлу README
└── src <- Исходный код
    ├── данные
    │ ├── create_binary_bins.py <- синтезировать метки уровня бункера (агрегированные) из бинарных меток, специфичных для конкретной задачи
    │ ├── create_BPNet_profile_hdf5.py <- Создание меток профиля из дорожек профиля
    │ ├── create_ENCODE_DNase_profile_hdf5.py <- Создание меток профиля из дорожек профиля
    │ ├── create_ENCODE_TFChIP_profile_hdf5.py <- Создание меток профиля из дорожек профиля
    │ ├── download_ENCODE_DNase_data.py <- Загрузить пики / BAMs DNase-seq с портала ENCODE
    │ ├── download_ENCODE_TFChIP_cellline_peaks.py <- Загрузить определенные TF и ​​пики ChIP-seq TF и ​​клеточные линии / BAM с портала ENCODE
    │ ├── download_ENCODE_TFChIP_data.py <- Загрузка пиков / BAM-пакетов конкретного TF TF с портала ENCODE
    │ ├── generate_BPNet_binary_labels.sh <- Генерация двоичных меток для моделей Nanog / Oct4 / Sox2 из пиков
    │ ├── generate_ENCODE_DNase_binary_labels.sh <- Генерировать двоичные метки для моделей DNAse-seq из пиков
    │ ├── generate_ENCODE_DNase_profile_labels.sh <- Сгенерировать профильные треки для моделей DNase-seq из прочитанных треков
    │ ├── generate_ENCODE_TFChIP_binary_labels.sh <- Генерировать бинарные метки для моделей TF ChIP-seq из пиков
    │ └── generate_ENCODE_TFChIP_profile_labels.sh <- Генерировать профили треков для TF ChIP-seqmodels из читаемых треков
    ├── экстракт
    │ ├── cluster_gradients.py <- Вспомогательные функции для кластеризации треков схожей оценки важности
    │ ├── compute_ism.py <- Вычислить _in silico_ оценки мутагенеза
    │ ├── compute_predictions.py <- Вычислить прогнозы модели и градиенты из обученной модели
    │ ├── compute_shap.py <- Вычислить оценки важности DeepSHAP из обученной модели
    │ ├── data_loading.py <- Утилиты загрузки данных для простого получения входных данных модели для координат / бункера
    │ ├── dinuc_shuffle.py <- Перемешивание последовательностей с сохранением частот динуклеотидов
    │ ├── extract_bed_interval.sh <- Извлечь набор интервалов BED, перекрывающих диапазон
    │ ├── __init__.py
    │ ├── make_shap_scores.py <- Сгенерировать оценки DeepSHAP по всем положительным примерам
    │ └── run_tfmodisco.py <- Запустите TF-MoDISco на счетах DeepSHAP, чтобы обнаружить мотивы
    ├── особенность
    │ ├── __init__.py
    │ ├── make_binary_dataset.py <- Загрузка данных для бинарных моделей
    │ ├── make_profile_dataset.py <- Загрузка данных для моделей профиля
    │ └── util.py <- Утилиты загрузки общих данных
    ├── модель
    │ ├── binary_models.py <- Архитектура (ы) бинарной модели
    │ ├── binary_performance.py <- метрики производительности бинарной модели
    │ ├── binary_performance_test.py <- Тесты на корректность кода метрики производительности бинарной модели
    │ ├── hyperparam.py <- Обертка для настройки гиперпараметров
    │ ├── __init__.py
    │ ├── profile_models.py <- Архитектура модели профиля
    │ ├── profile_performance.py <- Показатели производительности модели профиля
    │ ├── profile_performance_test.py <- Тесты на корректность кода метрики производительности модели профиля
    │ ├── train_binary_model.py <- Обучение бинарных моделей
    │ ├── train_profile_model.py <- Модели профиля обучения
    │ └── util.py <- Общие утилиты для обучения / моделирования
    ├── мотив
    │ ├── generate_simulated_fasta.py <- Сгенерировать набор синтетических последовательностей со встроенными мотивами
    │ ├── homer2meme.py <- Преобразование файла мотива HOMER в файл мотива MEME
    │ └── run_homer.sh <- Запустить HOMER 2
    └── сюжет
        ├── __init__.py
        └── viz_sequence.py <- Построить дорожку оценки важности
  

Группа робототехники и восприятия

Глубокое обучение

Глубокое обучение - это ветвь машинного обучения, основанная на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать высокий уровень абстракции в данных.В своем исследовании мы применяем глубокое обучение для решения различных задач навигации мобильных роботов, например, глубины оценка, сквозная навигация и классификация.

Автономные гонки на дронах с глубоким обучением с подкреплением

Во многих роботизированных задачах, таких как гонки на дронах, цель состоит в том, чтобы пройти через набор путевых точек так быстро, как возможный. Ключевой задачей для этой задачи является планирование траектории с минимальным временем, которая обычно решается предполагая совершенное знание путевых точек, которые нужно пройти заранее.Полученные решения либо узкоспециализированный для однопутной компоновки или неоптимальный из-за упрощающих предположений о платформенная динамика. В данной работе предлагается новый подход к построению траектории с минимальным временем для квадрокоптеров. представлен. Используя глубокое обучение с подкреплением и относительные наблюдения за воротами, этот подход может адаптивно вычислять траектории, близкие к оптимальным по времени, для произвольных схем расположения путей. Наш метод демонстрирует значительное вычислительное преимущество перед подходами, основанными на оптимизации траектории для нетривиального трека конфигурации.Предлагаемый подход оценивается на множестве гоночных трасс в моделировании и реальных условиях. world, достигая скорости до 17 м / с на физическом квадрокоптере.

Список литературы

Я. Сонг *, М. Штайнвег *, Э. Кауфманн, Д. Скарамуцца

Автономные гонки на дронах с глубоким обучением с подкреплением

Препринт arXiv, 2021 г.

PDF YouTube

AutoTune: настройка контроллера для высокоскоростного полета

Из-за шумного срабатывания и внешних помех настройка контроллеров для скоростного полета очень испытывающий.В этой статье мы задаем следующие вопросы: Насколько чувствительны контроллеры к настройке, когда отслеживание скоростных маневров? Какие алгоритмы мы можем использовать для их автоматической настройки? Чтобы ответить на первый вопрос, мы изучаем взаимосвязь между параметрами и производительностью и выясняем, что чем быстрее маневрируя, тем более чувствительным становится контроллер к своим параметрам. Чтобы ответить на второй вопрос, мы просмотрите существующие методы настройки контроллера и обнаружите, что предыдущие работы часто плохо работают задача скоростного полета.Поэтому мы предлагаем AutoTune, алгоритм настройки на основе выборки специально адаптирован к высокоскоростному полету. В отличие от предыдущей работы, наш алгоритм не предполагает никаких предварительных знание дрона или его функции оптимизации и может иметь дело с мультимодальными характеристиками пространство оптимизации параметров. Мы тщательно оцениваем AutoTune как в моделировании, так и в физических условиях. Мир. В наших экспериментах мы превосходим существующие алгоритмы настройки до 90% по траектории. завершение.Полученные контроллеры тестируются в конкурсе AirSim Game of Drones, где мы опередить победителя до 25% по времени круга. Наконец, мы показываем, что AutoTune улучшает отслеживание ошибок. при полете на физической платформе по параметрам, настроенным специалистом-человеком.

Список литературы

А. Локерсио, А. Савиоло, Д. Скарамуцца

AutoTune: настройка контроллера для высокоскоростного полета

Препринт Arxiv, 2021 г.

PDF Код YouTube

Объединение событий и кадров с использованием рекуррентных асинхронных мультимодальных сетей для определения глубины монокуляра Прогноз

Камеры событий - это новые датчики обзора, которые сообщают об изменении яркости на пиксель в виде потока асинхронные «события».Они обладают значительными преимуществами по сравнению со стандартными камерами благодаря высокому временному разрешению. высокий динамический диапазон и отсутствие размытия при движении. Однако события измеряют только изменяющийся компонент визуального сигнала, что ограничивает их способность кодировать контекст сцены. В отличие от этого, стандартные камеры измеряют кадры абсолютной интенсивности, которые захватывают гораздо более богатые представление сцены. Таким образом, оба датчика дополняют друг друга.Однако из-за асинхронности событий объединение их с синхронными изображениями остается сложно, особенно для методов, основанных на обучении. Это связано с тем, что традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN) не предназначены для асинхронных и нерегулярные данные с дополнительных датчиков. Чтобы решить эту проблему, мы представляем рекуррентные асинхронные мультимодальные (RAM) сети, которые обобщить традиционные RNN для обработки асинхронных и нерегулярных данных от нескольких датчиков.Вдохновленные традиционными RNN, сети RAM поддерживают скрытое состояние, которое обновляется асинхронно и можно запросить в любое время для создания прогноза. Мы применяем эту новую архитектуру для оценки глубины монокуляра с событиями и кадрами, где мы показываем улучшение по сравнению с современными методами до 30% по средней абсолютной погрешности глубины. Чтобы обеспечить дальнейшие исследования мультимодального обучения с помощью событий, мы выпускаем EventScape, новый набор данных с события, рамки интенсивности, семантические метки и карты глубины, записанные в симуляторе CARLA.

Список литературы

Д. Гериг *, М. Рюэг *, М. Гериг, Х. Идальго-Каррио, Д. Скарамуцца

Объединение событий и кадров с использованием рекуррентных асинхронных мультимодальных сетей для Прогноз глубины с помощью монокуляра

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE (RA-L), 2021 г.

PDF Код Страница проекта

Сверточные нейронные сети Primal-Dual Mesh

Недавние работы в области геометрического глубокого обучения представили нейронные сети, которые позволяют выполнять логический вывод. задач для трехмерных геометрических данных путем определения операций свертки, а иногда и объединения в пул треугольные сетки.Эти методы, однако, рассматривают входную сетку как график и не используют определенные геометрические свойства сеток для агрегации объектов и субдискретизации, или специализированы для сетки, но полагаются на жесткое определение свертки, которое не отражает должным образом локальную топологию сетка. Мы предлагаем метод, сочетающий в себе преимущества обоих типов подходов при решении их ограничения: мы расширяем первично-дуальную структуру, взятую из литературы о графах-нейронных сетях, на треугольные сетки и определяют свертки на двух типах графов, построенных из входной сетки.Наш метод принимает в качестве входных данных элементы как для кромок, так и для граней трехмерной сетки и динамически объединяет их с помощью механизм внимания. В то же время мы вводим операцию объединения с точным геометрическим интерпретация, которая позволяет обрабатывать вариации связности сетки путем кластеризации граней сетки в ориентированная на задачи мода. Мы предоставляем теоретические сведения о нашем подходе, используя инструменты из Литература по упрощению сеток.Кроме того, мы проверяем экспериментально наш метод в задачах формы. классификации и сегментации формы, где мы получаем сопоставимые или превосходящие характеристики состояния искусство.

Список литературы

Ф. Милано, А. Локерсио, А. Розинол, Д. Скарамуцца, Л. Карлоне

Сверточные нейронные сети Primal-Dual Mesh

Конференция по системам обработки нейронной информации (NeurIPS), 2020

PDF Код

Изучение глубины плотности монокуляра на основе событий

Камеры событий - это новые датчики, выводящие яркость изменения в виде потока асинхронных «событий» вместо интенсивности кадры.По сравнению с обычными датчиками изображения они предлагают значительные преимущества: высокое временное разрешение, широкий динамический диапазон, отсутствие размытия при движении и гораздо более низкая пропускная способность. В последнее время стали применяться подходы, основанные на обучении. применяется к данным на основе событий, тем самым раскрывая их потенциал и добился значительного прогресса в решении множества задач, таких как монокулярный прогноз глубины. Большинство существующих подходов используют стандартные архитектуры с прямой связью для генерации сетевых прогнозов, которые не использовать временную согласованность, представленную в потоке событий.Мы предложить повторяющуюся архитектуру для решения этой задачи и показать значительное улучшение по сравнению со стандартными методами прямой связи. В частности, наши метод генерирует прогнозы плотной глубины с помощью монокулярной установки, которая имеет ранее не показывались. Мы предварительно обучаем нашу модель, используя новый набор данных содержащие события и карты глубины, записанные в симуляторе CARLA. Мы тестируем наши в наборе данных стереосистемы событий для нескольких транспортных средств (MVSEC).Количественный эксперименты показывают улучшение средней ошибки глубины до 50% по сравнению с предыдущие методы, основанные на событиях.

Список литературы

Х. Идальго-Каррио, Д. Гериг, Д. Скарамуцца

Изучение глубины плотности монокуляра на основе событий

Международная конференция IEEE по 3D Vision (3DV), 2020 г.

PDF Код Страница проекта

Неконтролируемое обучение функций для данных о событиях: формулировка прямой и обратной задачи

Камеры на основе событий записывают асинхронный поток попиксельных изменений яркости.Таким образом, у них есть многочисленные преимущества перед стандартными покадровыми камерами, включая высокое временное разрешение, высокую динамику диапазон и отсутствие размытия при движении. Благодаря асинхронности, эффективное обучение компактному представлению для данных о событиях сложно. Пока остается не исследованной степень, в которой пространственно-временные «информация» о событии полезна для задач распознавания образов. В этой статье мы фокусируемся на однослойных архитектуры.Мы анализируем эффективность двух общих постановок задач: прямой и обратной, для неконтролируемого изучения функций на основе локальных данных событий (локальные объемы событий, описанные в пространство-время) .Выявим и покажем основные преимущества каждого подхода.Теоретически проанализируем гарантии для оптимального решения, возможность асинхронного, параллельного обновления параметров и вычислительного сложность. Мы представляем численные эксперименты по распознаванию объектов.Мы оцениваем решение под прямая и обратная задачи и провести сравнение с современными методами. Наши эмпирические Результаты подчеркивают преимущества обоих подходов к обучению представлению на основе данных событий. Мы показываем повышение точности распознавания до 9% по сравнению с современными методами из тех же класс методов.

Список литературы

Д.Костадинов, Д. Скарамуцца

Неконтролируемое обучение функций для данных о событиях: формулировка прямой и обратной задачи

IAPR Международная конференция IEEE / компьютерного общества по распознаванию образов (ICPR), Милан, 2021 г.

PDF

Flightmare: гибкий симулятор квадрокоптера

Имеющиеся в настоящее время тренажеры квадрокоптера имеют жесткую и узкоспециализированную конструкцию: либо они действительно быстрые, физически точные или фотореалистичные.В этой работе мы предлагаем смену парадигмы в разработке тренажеров: перемещение компромисс между точностью и скоростью от разработчиков до конечных пользователей. Мы выпускаем новый модульный симулятор квадрокоптера: Flightmare. Flightmare состоит из двух основных компонентов: настраиваемого движка рендеринга, основанного на Unity и гибкий физический движок для динамического моделирования. Эти два компонента полностью разделены и могут работать независимо друг от друга.Flightmare имеет несколько желаемых функций: (i) большой набор мультимодальных датчиков, включая интерфейс для извлечения трехмерного облака точек сцены; (ii) API для обучение с подкреплением, которое может параллельно моделировать сотни квадрокоптеров; и (iii) интеграция с гарнитурой виртуальной реальности для взаимодействия с моделируемой средой. Flightmare можно использовать для различных приложений, включая планирование пути, обучение с подкреплением и т. Д. визуально-инерционная одометрия, глубокое обучение, взаимодействие человека и робота и т. д.

Список литературы

Сверхчеловеческие способности в Gran Turismo Sport с использованием глубокого обучения с подкреплением

Автономные автомобильные гонки поднимают фундаментальные задачи робототехники, такие как планирование траекторий с минимальным временем при неопределенной динамике и управлении автомобилем на пределе трения.В этом проекте мы рассматриваем задача автономных автомобильных гонок в самой продаваемой гоночной игре Gran Turismo Sport. Gran Turismo Sport - это известна своей детальной симуляцией физики различных автомобилей и трасс. Наш подход использует максимальная энтропия глубокое обучение с подкреплением и новый дизайн награды для тренировки сенсомоторной политики для выполнения заданного раса отслеживать как можно быстрее. Мы оцениваем наш подход в трех разных настройках гонок на время с разными автомобили и трассы.Наши результаты показывают, что полученные контроллеры не только превосходят встроенные не-плееры. персонаж Gran Turismo Sport, но также опережает самое быстрое известное время в наборе данных о личном лучшем времени прохождения круга из более 50 000 человек-водителей.

Список литературы

Ф. Фукс, Ю. Сонг, Э. Кауфманн, Д. Скарамуцца, П. Дюрр

Сверхчеловеческая эффективность в Gran Turismo Sport с использованием глубокого обучения с подкреплением

Письма IEEE по робототехнике и автоматизации (RA-L), 2021 г.

PDF Дополнительный материал YouTube

Изучение политик высокого уровня для прогнозного управления моделью

Сочетание поиска политики и глубокого нейронного сетей обещает автоматизировать множество решений: постановка задач. Model Predictive Control (MPC) обеспечивает надежную решения задач управления роботом за счет использования динамического модель системы и решение задачи оптимизации онлайн за короткий горизонт планирования.В этой работе мы используем вероятностные подходы к принятию решений и обобщающие возможности искусственных нейронных сетей к мощной онлайн-оптимизации, изучив высокоуровневую политику для MPC (High-MPC). В зависимости от местных наблюдений робота, обученная политика нейронной сети способна адаптивно выбор переменных решения высокого уровня для ПДК низкого уровня контроллер, который затем генерирует оптимальные команды управления для робот.Сначала сформулируем поиск высокоуровневого решения. переменные для MPC как проблема поиска политики, в частности, проблема вероятностного вывода. Проблему можно решить в решение в закрытой форме. Во-вторых, мы предлагаем самостоятельную алгоритм обучения для обучения нейронной сети высокого уровня политика, которая полезна для онлайн-адаптации гиперпараметров в высокодинамичные среды. Мы демонстрируем важность внедрения онлайн-адаптации в автономных роботов предложенным методом решения сложной контрольной задача, где задача - управлять имитируемым квадрокоптером, чтобы пролететь через распашные ворота.Мы показываем, что наш подход может справляться с ситуациями, сложными для стандартного MPC.

Список литературы

Юньлун Сон, Давиде Скарамуцца

Изучение политик высокого уровня для прогнозного управления моделью

Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS), Лас Вегас, 2020.

PDF Код YouTube

Асинхронные разреженные сверточные сети на основе событий

Камеры событий - это сенсоры на основе биологических материалов, которые реагируют на попиксельные изменения яркости в виде асинхронные и разреженные «события».В последнее время алгоритмы распознавания образов, такие как методы, основанные на обучении, достигли значительного прогресса. с камерами событий путем преобразования события в синхронные плотные, похожие на изображения представления и применение традиционного машинного обучения методы, разработанные для стандартных камер. Однако эти подходы игнорируют пространственную и временную разреженность, присущую данным событий, за счет более высокая вычислительная сложность и задержка.В этой работе мы представляем общую структуру для преобразования моделей, обученных на синхронном событии, подобном изображению. представления в асинхронные модели с идентичным выходом, таким образом, напрямую используя асинхронный и разреженный характер события данные. Мы показываем оба теоретически и экспериментально, что это резко снижает вычислительную сложность и задержку высокопроизводительные синхронные нейронные сети без ущерба для точности.Кроме того, наша структура имеет несколько желаемых характеристик: (i) она использует пространственно-временную разреженность событий явно, (ii) он не зависит от представления события, сетевой архитектуры и задачи, и (iii) не требует изменение времени обучения, поскольку оно совместимо со стандартным процессом обучения нейронных сетей. Мы тщательно проверить предлагаемую структуру по двум задачам компьютерного зрения: обнаружение объектов и распознавание объектов.В этих задачах мы уменьшаем вычислительная сложность до 20 раз по отношению к нейронным сетям с высокой задержкой. В то же время мы опережаем современные асинхронный приближается к точности предсказания до 24%.

Список литературы

Нико Мессикоммер, Даниэль Гериг, Антонио Локерсио и Давиде Скарамуцца

Асинхронные разреженные сверточные сети на основе событий

Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV), Глазго, 2020.

PDF YouTube Презентация ECCV20 Код

Глубина обучения с очень редким наблюдением

Мотивированные удивительными способностями естественных интеллектуальных агентов и вдохновленные теориями из психология, в этой статье исследуется идея о том, что восприятие связано с трехмерным свойства мира через взаимодействие с окружающей средой.Существующие работы по оценке глубины требуют либо массивных количество аннотированных обучающих данных или некоторая форма жестко запрограммированных геометрическая связь. В этой статье исследуется новый подход к восприятие глубины обучения, не требующее ни того, ни другого. В частности, мы обучаем специализированного глобального-локального сетевая архитектура с тем, что будет доступно роботу, взаимодействующему с окружающая среда: от чрезвычайно редких глубин до до одного пикселя на изображение.Из пары последовательных изображения, предлагаемая нами сеть выводит скрытое представление движения наблюдателя между изображениями и плотной глубиной карта.

Эксперименты с несколькими наборами данных показывают, что при наземных правда доступна даже для одного из пикселей изображения, Предлагаемая сеть может обучаться оценке плотной глубины монокуляра до 22,5% точнее, чем современные подходы.Мы считаем, что эта работа, несмотря на ее научный интерес, закладывает основу основы для изучения глубины из крайне редкого наблюдения, что может быть полезно для всех робототехнических систем, работающих в тяжелых условиях. пропускная способность или ограничения чувствительности.

Список литературы

Антонио Локерсио, Алексей Досовицкий и Давиде Скарамуцца

Глубина обучения через взаимодействие

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE, 2020.

PDF Шаг видео IROS2020

Глубокая акробатика с дроном

Выполнение акробатических маневров с квадрокоптерами чрезвычайно сложно. Акробатический полет требует большой тяги и экстремальных угловых ускорений, которые толкают платформу к ее физические ограничения. Профессиональные пилоты дронов часто измеряют свой уровень мастерства, выполняя такие маневры на соревнованиях.В этой статье мы предлагаем изучить сенсомоторную политику, которая позволяет автономному квадрокоптеру летать. экстремальные акробатические маневры с использованием только бортовых датчиков и вычислений. Мы обучаем политику полностью на моделировании, используя демонстрации оптимального контроллера, который имеет доступ к конфиденциальной информации. Мы используем соответствующие абстракции визуального ввода, чтобы переход на настоящий квадрокоптер. Мы показываем, что полученная политика может быть напрямую развернута в физическом мире без какой-либо тонкой настройки. на реальных данных.Наша методология имеет несколько благоприятных свойств: она не требует наличия специалиста-человека для предоставления демонстрации, он не может нанести вред физической системе во время тренировки, и его можно использовать для обучения маневрам это сложно даже для лучших пилотов-людей. Наш подход позволяет физическому квадрокоптеру выполнять такие маневры, как Power Loop, Barrel Roll и Matty Flip, во время которого происходит ускорение до 3g.

Список литературы

Элиа Кауфманн *, Антонио Локерсио *, Рене Ранфтль, Маттиас Мюллер, Владлен Колтун, Давиде Скарамуцца

Глубокая акробатика с дроном

Робототехника: наука и системы (RSS), 2020.

PDF YouTube RSS2020 Питч-видео Сообщение блога Код

Создание эталонной позы для визуальной локализации с помощью изученных функций и синтеза представлений

Визуальная локализация - одна из ключевых технологий для автономного вождения и дополненной реальности.Высококачественные наборы данных с точными эталонными позами 6 степеней свободы (DoF) являются основой для сравнительный анализ и улучшение существующих методов. Традиционно эталонные позы были получены с помощью структуры из движения (SfM). Однако сама SfM полагается на локальные особенности, которые могут выйти из строя, когда изображения были сняты в разных условиях, например, смены дня / ночи. В то же время ручное аннотирование соответствий функций не масштабируется и потенциально неточно.В этой работе мы предлагаем полуавтоматический подход к созданию эталонных поз на основе сопоставления признаков. между визуализацией 3D-модели и реальных изображений с помощью изученных функций. Учитывая начальную оценку позы, наш подход итеративно уточняет позу на основе совпадений функций с рендеринг модели из текущей оценки позы. Мы значительно улучшили ночные эталонные позы популярного набора данных Aachen Day-Night, показывая что современные методы визуальной локализации работают лучше (до 47%), чем прогнозировалось оригинальные эталонные позы.Мы расширяем набор данных новыми тестовыми изображениями в ночное время, даем оценки неопределенности для нашего нового эталона. позы и ввести новый критерий оценки. Мы сделаем наши эталонные позы и рамки общедоступными после публикации.

Список литературы

Zichao Zhang, Torsten Sattler, Davide Scaramuzza

Создание эталонной позы для долгосрочной визуальной локализации с помощью изученных функций
и View Synthesis

Международный журнал компьютерного зрения (IJCV), 2020.

PDF Тест онлайн-визуальной локализации

Регрессия угловой скорости на основе событий с пиковыми сетями

Пиковые нейронные сети (SNN) - это сети, вдохновленные биологией, которые обрабатывают информацию, передаваемую как временную. пики, а не числовые значения. Примером датчика, предоставляющего такие данные, является камера событий.Это только генерирует событие, когда пиксель сообщает о значительном изменении яркости. Точно так же импульсный нейрон SNN производит всплеск только тогда, когда значительное количество всплесков происходит в течение короткого периода времени. Благодаря своей вычислительной модели, основанной на пиках, SNN могут обрабатывать выходные данные асинхронных событий на основе событий. датчики без какой-либо предварительной обработки при чрезвычайно низкой мощности в отличие от стандартных искусственных нейронных сетей. Это возможно благодаря специализированному нейроморфному оборудованию, которое реализует высокопараллелизируемый концепция SNN в кремнии.Тем не менее, SNN не пользовались такой же популярностью, как искусственные нейронные сети. сети. Это связано не только с нестандартным форматом ввода, но и с тем, что к проблемам в обучении пиковым сетям. Несмотря на их временную природу и недавнюю алгоритмическую достижения, они в основном оценивались по задачам классификации. Мы предлагаем впервые задача временной регрессии числовых значений, заданных событиями с камеры событий.

Мы специально исследуем предсказание угловой скорости 3-DOF вращающейся камеры событий с SNN. Сложность этой проблемы возникает из-за непрерывного предсказания угловых скоростей в время напрямую из нерегулярного асинхронного ввода, основанного на событиях. Непосредственно используя вывод события камеры без предварительной обработки гарантирует, что мы унаследуем все преимущества, которые они предоставляют обычные камеры.Это высокое временное разрешение, высокий динамический диапазон и отсутствие размытия при движении. Оценивать производительности SNN для этой задачи, мы представляем синтетический набор данных камеры событий, сгенерированный из реальные панорамные изображения и показывают, что мы можем успешно обучить SNN выполнять угловую скорость регресс.

Список литературы

М. Гериг, С. Шреста, Д. Моуритцен, Д.Scaramuzza

Регрессия угловой скорости на основе событий с пиковыми сетями

Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2020

PDF Код YouTube

Улучшение визуального распознавания мест с помощью структурных сигналов

В этой работе мы предлагаем дополнить распознавание мест на основе изображений структурными подсказками.В частности, эти структурные признаки получаются с использованием структуры от движения, так что дополнительные датчики не требуются для место признания. Это достигается за счет расширения обычно используемой 2D сверточной нейронной сети (CNN). для распознавания мест на основе изображений с помощью 3D CNN, которая принимает в качестве входных данных сетку вокселей, полученную из облако точек структуры из движения. Мы оцениваем различные методы объединения 2D и 3D функций и получить наилучшую производительность за счет объединения среднего глобального значения и простой конкатенации.Результирующий дескриптор демонстрирует превосходную производительность распознавания по сравнению с дескрипторами, извлеченными только из одного входа модальности, включая современные дескрипторы на основе изображений. Особенно при низком дескрипторе размерности, мы превосходим современные дескрипторы до 90%.

Список литературы

А. Эртель, Т. Чеслевски, Д. Скарамуцца

Улучшение визуального распознавания мест с помощью структурных сигналов

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE (RA-L), 2020.

PDF YouTube

Общие принципы оценки неопределенности в глубоком обучении

Прогнозы нейронных сетей ненадежны, когда входная выборка находится за пределами распределения обучающих данных или испорчены шумом. Возможность автоматического обнаружения таких сбоев имеет фундаментальное значение для интеграции алгоритмов глубокого обучения в робототехнические системы.Современные подходы к оценке неопределенности нейронных сетей требуют изменений в сети и процесс оптимизации, как правило, игнорируют предыдущие знания о данных и склонны чрезмерно упрощать допущения, недооценивающие неопределенность. Чтобы устранить эти ограничения, мы предлагаем новую схему оценки неопределенности. Основанная на байесовских сетях убеждений и выборке Монте-Карло, наша структура не только полностью моделирует различные источники неопределенности прогноза, но также включают информацию о предшествующих данных, e.грамм. датчик шум. Мы показываем теоретически, что это дает нам возможность улавливать неопределенность лучше, чем существующие методы. Кроме того, наша структура имеет несколько желаемых свойств: (i) она не зависит от сети. архитектура и задача; (ii) не требует изменений в процессе оптимизации; (iii) это может быть применяется к уже обученным архитектурам. Мы тщательно проверяем предлагаемую структуру посредством обширных экспериментов как с компьютерным зрением, так и с контрольные задачи, в которых мы превосходим предыдущие методы до 23%.

Список литературы

А. Локерсио, М. Сегу, Д. Скарамуцца

Общая схема оценки неопределенности в глубоком обучении

Письма по робототехнике и автоматизации, 2020 г.

PDF YouTube Питч-видео ICRA2020 Код

Видео для событий: переработка набора видеоданных для камер событий

Камеры событий - это новые датчики, которые выводят изменения яркости в виде потока асинхронных «события» вместо рамок интенсивности.Они предлагают значительные преимущества по сравнению с обычными камеры: высокодинамичные диапазон (HDR), высокое временное разрешение и отсутствие размытия при движении. В последнее время новые подходы к обучению, основанные на данных о событиях, достигли впечатляющих результатов. Тем не менее, эти методы требуют для обучения большого количества данных о событиях, что затруднительно из-за новизны датчики событий в исследованиях компьютерного зрения. В этой статье мы представляем метод, который удовлетворяет эти потребности путем преобразования любого существующего набора видеоданных. записанные обычными камерами в \ emph {синтетические} данные о событиях.Это открывает возможность использования виртуального неограниченное количество существующих наборов видеоданных для обучающих сетей, предназначенных для данных реальных событий. Мы оцениваем наш метод по двум актуальным задачам видения: распознавание объектов и семантическая сегментация, и показать, что модели, обученные на синтетических событиях, имеют несколько преимуществ: (i) они хорошо обобщаются для реальных данных о событиях, даже в сценариях, где изображения стандартной камеры размыты или передержан, унаследовав выдающиеся свойства камер для событий; (ii) их можно использовать для точной настройки реальных данных для улучшения по сравнению с современными технологиями как для классификация и семантическая сегментация.

Список литературы

Д. Гериг, М. Гериг, Дж. Идальго-Каррио, Д. Скарамуцца

Видео для событий: переработка набора видеоданных для камер событий

Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), Сиэтл, 2020 г.

PDF YouTube CVPR20 Шаг видео Код

Deep Drone Racing: от моделирования к реальности с рандомизацией доменов

Динамически изменяющаяся среда, ненадежная оценка состояния и работа в тяжелых условиях ограничения являются фундаментальными проблемами для робототехники, которые все еще ограничивают развертывание небольших автономных дроны.Мы решаем эти проблемы в контексте автономных гонок на дронах с динамичным обзором. среды. Гоночный дрон должен преодолевать трассу с возможно движущимися воротами на высокой скорости. Мы даем возможность эта функциональность за счет сочетания производительности современной системы планирования пути и управления с восприятием сверточной нейронной сети (CNN). CNN напрямую сопоставляет необработанные изображения с желаемая путевая точка и скорость. Учитывая выходные данные CNN, планировщик генерирует короткую траекторию с минимальным рывком. сегмент, который отслеживается контроллером на основе модели для приведения дрона в движение по направлению к путевой точке.В Получившаяся модульная система имеет несколько желательных характеристик: (i) она может работать полностью на борту, (ii) она не работает. требуют глобально согласованной оценки состояния, и (iii) она не зависит как от платформы, так и от предметной области. Мы всесторонне протестировать точность и надежность нашей системы, как в моделировании, так и на физическом Платформа. В обеих областях наш метод значительно превосходит существующие в уровне техники. Чтобы понимаем пределы нашего подхода, мы дополнительно сравниваем с профессиональными пилотами дронов-людей с разным уровнем квалификации.

Список литературы

А. Локерсио *, Э. Кауфманн *, Р. Ранфтль, А. Досовицкий, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Deep Drone Racing: от моделирования к реальности с рандомизацией домена

Транзакции IEEE по робототехнике, 2019 г.

Умные точки интереса

Обнаружение точек интереса - ключевой компонент алгоритмов оценки на основе зрения, таких как визуальная одометрия. или визуальный SLAM.В контексте распределенного визуального SLAM мы столкнулись с необходимо свести к минимуму объем данных, передаваемых между роботами, что для оценки относительной позы переводится в необходимость найти минимальный набор точек интереса, который достаточно надежно обнаруживается между точками обзора для обеспечения относительной оценки позы. Мы решили решить эту проблему на фундаментальном уровне, то есть на точечном детекторе, с помощью машинного учусь.

В SIPS мы вводим метрику краткости , которая позволяет количественно оценить производительность интересующей точки. детекторы по отношению к этой цели. В то же время мы предлагаем метод обучения без учителя для детекторов точек интереса CNN, который требует без этикеток - только неоткалиброванные последовательности изображений. Предлагаемый метод позволяет устанавливать относительные позы с минимумом извлеченных точек интереса.Однако дескрипторы по-прежнему необходимо извлекать и передавать, чтобы установить эти позы.

Эта проблема решена в IMIP, где мы предлагаем первый конвейер сопоставления функций, который работает неявное сопоставление без дескрипторов. В IMIP детектор CNN имеет несколько выходных каналов, и каждый канал генерирует одну точку интереса. Между точками обзора точки интереса, полученные из одного и того же канала, считаются неявно совпадающими.Это позволяет сопоставить точки размером всего 3 байта на точку - координаты точки в диапазоне до 4096 x 4096 фото.

Список литературы

T. Cieslewski, M. Bloesch, D. Scaramuzza

Соответствующие признаки без дескрипторов:
Неявно совпадающие интересы Очки

Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Кардифф, 2019.

PDF Плакат Код и данные

Т. Чеслевски, К. Г. Дерпанис, Д. Скарамуцца

SIP: краткие интересы из неконтролируемого изучения вероятности Inlierness

Международная конференция IEEE по 3D Vision (3DV), 2019 г.

PDF Плакат YouTube Код и данные

Видео с высокой скоростью и расширенным динамическим диапазоном с камерой для событий

Камеры событий - это новые датчики, которые сообщают об изменениях яркости в виде потока асинхронных события вместо рамок интенсивности.Они обладают значительными преимуществами по сравнению с обычными камерами: высокое временное разрешение, высокое разрешение. динамический диапазон и отсутствие размытия при движении. Хотя поток событий в принципе кодирует полный визуальный сигнал, реконструкция Интенсивность изображения из потока событий на практике является некорректной задачей. Существующие подходы к реконструкции основаны на вручную созданных априори и сильных предположениях относительно визуализация процесс, а также статистика естественных изображений.

В этой работе мы предлагаем научиться восстанавливать изображения интенсивности из потоков событий непосредственно из данных. вместо того, чтобы полагаться на какие-либо ручные приоры. Мы предлагаем новую повторяющуюся сеть для восстановления видео из потока событий и обучения ее на большой количество смоделированных данных о событии. Во время обучения мы предлагаем использовать потерю восприятия, чтобы стимулировать реконструкцию по естественному изображению. статистика.Мы далее расширяем наш подход для синтеза цветных изображений из потоков цветных событий.

Наши количественные эксперименты показывают, что наша сеть превосходит современные методы реконструкции на большой запас по качеству изображения (> 20%) при комфортной работе в реальном времени. Мы показываем, что сеть может синтезировать видео с высокой частотой кадров (> 5000 кадров в секунду) из высокоскоростные явления (например,грамм. пуля, попадающая в объект) и способна обеспечить высокий динамический диапазон реконструкции в сложных условиях освещения. В качестве дополнительного вклада мы демонстрируем эффективность наших реконструкций как промежуточного звена. представление данных о событии. Мы показываем, что стандартные алгоритмы компьютерного зрения могут быть применены к нашим реконструкциям для таких задач. как классификация объектов и визуально-инерционная одометрия, и что эта стратегия неизменно превосходит алгоритмы, специально разработанные для данных о событиях.Мы выпускаем код реконструкции и предварительно обученную модель для дальнейших исследований.

Мы представили наш подход в двух разных статьях (ссылки ниже). В нашей первой статье (CVPR19) была представлена ​​сетевая архитектура ( простая рекуррентная нейронная сеть), обучающие данные, и наши первые результаты реконструкции видео. В нашем последующем документе (T-PAMI) мы улучшили сеть архитектура с использованием сверточных блоков LSTM и потери временной согласованности, что приводит к повышению стабильности и согласованности во времени.Кроме того, улучшенная сеть теперь хорошо работает с окнами, содержащими переменное количество событий, которые позволяет синтезировать видео с очень высокой частотой кадров (> 5000 кадров в секунду), что мы дополнительно продемонстрировали серию новых экспериментов с чрезвычайно быстрыми движениями.

Список литературы

Х. Ребек, Р. Ранфтль, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Видео с высокой скоростью и расширенным динамическим диапазоном с камерой событий

Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному анализу (T-PAMI), 2020.

PDF YouTube Код Страница проекта

К. Шерлинк, Х. Ребек, Д. Гериг, Н. Барнс, Р. Махони, Д. Скарамуцца

Быстрая реконструкция изображения с помощью камеры событий

Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV), 2020 г.

PDF YouTube Код и наборы данных

H.Ребек, Р. Ранфтль, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Events-to-Video: привнесение современного компьютерного зрения в камеры событий

Международная конференция IEEE по распознаванию образов (CVPR), 2019 г.

PDF YouTube

Система визуальной навигации на основе DNN мощностью 64 мВт для автономных нано-дронов

PULP-DroNet - это движок визуальной навигации, основанный на глубоком обучении, который обеспечивает автономную навигацию по карманный квадрокоптер в ранее невиданной среде.Благодаря PULP-DroNet нанодрон может исследовать окружающая среда, избегая столкновений также с динамическими препятствиями, в полной автономии - без людей оператора, никаких специальных внешних сигналов и удаленного портативного компьютера! Это означает, что все сложные вычисления выполняются прямо на борту транспортного средства и очень быстро. Механизм визуальной навигации состоит как из программного, так и из аппаратного компонентов. Первый основан на предыдущий проект DroNet, разработанный RPG из Цюрихского университета (UZH).DroNet - это неглубокий сверточная нейронная сеть (CNN), которая использовалась для управления квадрокоптером стандартного размера в наборе среды с помощью удаленных вычислений. Аппаратная душа PULP-DroNet воплощена в PULP-Shield и модуль визуальной навигации со сверхнизким энергопотреблением и параллельной сверхмалой мощностью (PULP) GAP8 System-on-Chip (SoC) от GreenWaves Technologies (GWT), камера со сверхнизким энергопотреблением и внешняя память Flash / DRAM; в Экран выполнен в виде съемной печатной платы для Crazyflie 2.0 нано-дрон. Затем мы разработали общую методологию развертывания современных алгоритмов глубокого обучения поверх встроенные вычислительные узлы со сверхнизким энергопотреблением, такие как миниатюрный дрон. Наша новая методология позволила нам сначала развернуть DroNet на PULP-Shield, а затем продемонстрировать, как он позволяет запускать CNN на плата CrazyFlie 2.0 с мощностью всего 64-284 мВт и пропускной способностью 6-18 кадров в секунду! Наконец, мы проверить нашу методологию на практике, представив полностью работающую демонстрацию концепции, основанной на видении автономная навигация, полагающаяся только на бортовые ресурсы, и в рамках сверхнизкого энергопотребления.Увидеть видео на Youtube-канале PULP Platform (Видео1). Мы выпускаем здесь с открытым исходным кодом весь наш код, конструкции оборудования, наборы данных и обученные сети.

Список литературы

Д. Палосси, А. Локерсио, Ф. Конти, Э. Фламан, Д. Скарамуцца, Л. Бенини

Система визуальной навигации на основе DNN мощностью 64 мВт для автономных нано-дронов

Журнал IEEE «Интернет вещей»

Видео в формате PDF

Сквозное обучение представлений для асинхронных данных на основе событий

Камеры событий - это видеодатчики, которые записывают асинхронные потоки изменений яркости на пиксель, называемые «событиями».Они имеют привлекательные преимущества перед фотоаппаратами для компьютерного зрения. включая высокое временное разрешение, высокий динамический диапазон и отсутствие размытия при движении. Из-за редкости, неоднородности пространственно-временное расположение сигнала события, алгоритмы распознавания образов обычно объединяют события в представление на основе сетки и последующая обработка его стандартным конвейером видения, например, сверточным Нейронная сеть (CNN). В этой работе мы представляем общую структуру для преобразования потоков событий в сеточные представления с помощью последовательности дифференцируемых операций.Наша структура поставляется с двумя основные преимущества: (i) позволяет изучать представление входного события вместе с задачей, выделенной сеть на непрерывной основе, и (ii) излагает таксономию, которая объединяет большинство существующих событий представления в литературе и определяет новые. Опытным путем мы показываем, что наш подход к сквозное изучение представления событий дает улучшение оптического потока примерно на 12% оценка и распознавание объектов по современным методикам.

Список литературы

Д. Гериг, А. Локерсио, К. Г. Дерпанис, Д. Скарамуцца

Сквозное обучение представлений для асинхронных данных на основе событий

Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV), 2019 г.

PDF YouTube Код

Events-to-Video: привнесение современного компьютерного зрения в камеры событий

Камеры событий - это новые датчики, которые сообщают об изменениях яркости в виде асинхронных «событий». вместо рамки интенсивности.У них есть существенные преимущества перед обычными камерами: высокое временное разрешение, большой динамический диапазон, и нет Размытость. Поскольку вывод событийных камер принципиально отличается от обычных камер, общепринято, что они требуют разработки специализированных алгоритмов для адаптации частности характер событий. В этой работе мы придерживаемся другой точки зрения и предлагаем применить существующие зрелые методы компьютерного зрения для ролики реконструировано из данных события.Мы предлагаем новую повторяющуюся сеть для восстановления видео из потока событий и обучения ее на множество данных смоделированного события. Наши эксперименты показывают, что наш подход значительно превосходит современные методы реконструкции. (20%) в с точки зрения качества изображения. Мы также применяем готовые алгоритмы компьютерного зрения к видео, восстановленным из данных событий по задачам. Такие как классификация объектов и визуально-инерционная одометрия, и показать, что эта стратегия неизменно превосходит алгоритмы, специально разработанные для событий данные.Мы считаем, что наш подход открывает дверь к тому, чтобы продемонстрировать выдающиеся свойства камер для мероприятий. полностью новый круг задач.

Список литературы

Х. Ребек, Р. Ранфтль, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Events-to-Video: привнесение современного компьютерного зрения в камеры событий

Международная конференция IEEE по распознаванию образов (CVPR), 2019.

PDF YouTube

Обнаружение неконтролируемых движущихся объектов посредством разделения контекстной информации

Мы предлагаем состязательную контекстную модель для обнаружения движущихся объектов на изображениях. Глубокая нейронная сеть - это обучен предсказывать оптический поток в регионе, используя информацию из любого места, кроме этого региона (контекст), в то время как другая сеть пытается сделать такой контекст как можно менее информативным.В результате модель, в которой гипотезы естественно конкурируют без необходимости явной регуляризации или настройки гиперпараметров. Хотя наш метод не требует никакого надзора, он превосходит некоторые методы, которые предварительно обучены. на больших аннотированных наборах данных. Нашу модель можно рассматривать как обобщение классических вариационных генеративная сегментация на основе регионов, но таким образом, чтобы избежать явной регуляризации или решения уравнения в частных производных во время выполнения.Мы публично публикуем весь наш код и обученные сети.

Список литературы

Я. Ян *, А. Локерчио *, Д. Скарамуцца, С. Соатто

Обнаружение неконтролируемых движущихся объектов с помощью разделения контекстной информации

Международная конференция IEEE по распознаванию образов (CVPR), 2019 г.

Красавица и чудовище: оптимальные методы обучения для гонок на дронах

Автономные воздушные микроавтобусы по-прежнему борются с быстрыми и маневренными маневрами, динамичной средой, несовершенное зондирование и дрейф оценки состояния.Автономные гонки на дронах выдвигают эти проблемы на первый план. Пилоты-люди могут летать по ранее невиданной трассе после нескольких тренировочных заездов. В отличие, Современные алгоритмы автономной навигации требуют либо точной метрической карты окружающей среды, либо большой объем обучающих данных, собранных по интересующей трассе. Чтобы восполнить этот пробел, мы предлагаем подход, который может пролететь по новому маршруту в ранее невиданной среде без точной карты или дорогих данных коллекция.Наш подход представляет собой глобальную компоновку путей с грубым расположением ворот, которые можно легко оценивается с одного демонстрационного полета. Во время тестирования сверточная сеть предсказывает позы ближайшие врата вместе с их неуверенностью. Эти прогнозы включены в расширенную версию Кальмана. фильтр для поддержания оптимальных апостериорных оценок расположения ворот. Это позволяет фреймворку справиться с вводящими в заблуждение оценками с высокой дисперсией, которые могут возникнуть из-за плохой наблюдаемости или отсутствия видимых ворота.Учитывая предполагаемые позы ворот, мы используем прогнозирующий контроль модели, чтобы быстро и точно ориентироваться через трек. Мы проводим обширные эксперименты в физическом мире, демонстрируя гибкость и надежность. полет по сложным и разнообразным ранее невиданным гоночным трассам. Представленный подход был использован для победы в IROS 2018 Autonomous Drone Race Competition, опередив команду, занявшую второе место, в два раза.

Список литературы

E.Кауфманн, М. Гериг, П. Фоэн, Р. Ранфтль, А. Досовицкий, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Красавица и чудовище: оптимальные методы обучения для гонок на дронах

Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2019 г.

Deep Drone Racing: обучение гибкому полету в динамической среде

Автономный маневренный полет ставит перед робототехникой фундаментальные задачи, например, справляться с ненадежным состоянием. оценка, оптимальная реакция на динамически изменяющиеся среды и объединение восприятия и действия в в реальном времени при жестких ограничениях ресурсов.В данной статье мы рассматриваем эти проблемы в контексте автономные гонки на дронах с визуальным обзором в динамичных условиях. Наш подход сочетает в себе сверточный нейронный сеть (CNN) с современной системой планирования и контроля пути. CNN напрямую отображает необработанные изображения в надежное представление в виде путевой точки и желаемой скорости. Эта информация затем используется планировщик для создания короткого сегмента траектории с минимальным рывком и соответствующих команд двигателя для достижения желаемая цель.Мы демонстрируем наш метод в автономных сценариях гибкого полета, в которых основанный на видении квадрокоптер пересекает трассы гонок дронов с возможно движущимися воротами. Наш метод не требует какой-либо явной карты окружающей среды и работает полностью на борту. Мы тщательно тестируем точность и надежность подхода в моделировании и в физическом мире. Мы также оцениваем наши метод против современных средств навигации и профессиональных пилотов дронов.

Список литературы

Э. Кауфманн, А. Локерсио, Р. Ранфтль, А. Досовицкий, В. Колтун, Д. Скарамуцца

Deep Drone Racing: обучение гибкому полету в динамической среде

Конференция по обучению робототехнике (CoRL), Цюрих, 2018.

Видение, основанное на событиях, соответствует глубокому обучению прогнозирования рулевого управления для беспилотных автомобилей

представляют собой датчики технического зрения на основе биологических материалов, которые естественным образом фиксируют динамику сцены, Избыточная информация. В этой статье представлен подход глубокой нейронной сети, который раскрывает потенциал камер событий на сложная задача оценки движения: прогноз угла поворота транспортного средства.Чтобы максимально использовать эту комбинацию сенсора и алгоритма, мы адаптируем новейшие сверточные архитектуры вывода датчиков событий и всесторонне оценить эффективность нашего подхода на общедоступной крупномасштабной событийной камере набор данных (~ 1000 км). Мы представляем качественные и количественные объяснения того, почему камеры событий позволяют надежно прогнозировать рулевое управление. даже в тех случаях, когда традиционные камеры выходят из строя, например.грамм. сложные условия освещения и быстрое движение. Наконец, мы демонстрируем преимущества использования трансфертного обучения от традиционного к событийному. Vision и покажут, что наш подход превосходит современные алгоритмы, основанные на стандартных камерах.

Список литературы

А.И. Maqueda, A. Loquercio, G. Gallego, N. Garcia, D. Scaramuzza

Видение, основанное на событиях, соответствует глубокому обучению прогнозирования рулевого управления для беспилотных автомобилей

Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), Солт-Лейк-Сити, 2018.

PDF YouTube

DroNet: учимся летать за рулем

Ожидается, что вскоре гражданские дроны будут использоваться для решения самых разных задач, таких как воздушное наблюдение, поставка или мониторинг существующих архитектур. Тем не менее, их использование в городских условиях пока что было ограничено.Действительно, в неструктурированных и высокодинамичных сценариях дроны сталкиваются с многочисленными проблемами при навигации. автономно возможным и безопасным способом. В отличие от традиционных методов "карта-локализация-план", В этой статье исследуется подход, основанный на данных, чтобы справиться с вышеуказанными проблемами. Для этого мы предлагаем DroNet, сверточная нейронная сеть, которая может безопасно управлять дроном по улицам города. Разработанный как быстрая 8-слойная остаточная сеть, DroNet производит для каждого входного изображения два выхода: угол поворота, чтобы дрон продолжал движение, избегая препятствий, и вероятность столкновения, чтобы позволить БПЛА распознает опасные ситуации и оперативно на них реагировать.Но как собрать достаточно данных в неструктурированной внешней среде, такой как город? Ясно, что наличие опытного пилота, обеспечивающего тренировочные траектории, не вариант, учитывая большие объем необходимых данных и, прежде всего, риск для других транспортных средств или пешеходов, движущихся по улицам. Поэтому мы предлагаем обучить БПЛА на основе данных, собранных автомобилями и велосипедами, которые уже интегрированы в городскую среду, подвергнет другие автомобили и пешеходов никакой опасности.Несмотря на то, что обучались на городских улицах, с точки зрения городских транспортных средств, правила навигации изученный DroNet, очень обобщаем. Действительно, это позволяет БПЛА успешно летать на относительно высоких высоты и даже в помещениях, таких как парковки и коридоры.

Список литературы

A. Loquercio, A.I. Maqueda, C.R. Del Blanco, D. Scaramuzza

DroNet: учимся летать за рулем

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE (RA-L), 2018.

Распознавание мест в полуплотных картах: геометрические подходы и подходы, основанные на обучении

Для робототехники и систем дополненной реальности, работающих в больших и динамичных средах, распознавание места и отслеживание с помощью зрения представляют собой очень сложные задачи. Кроме того, когда этим системам необходимо надежно работать в течение очень долгих периодов времени, например месяцев или лет, дополнительные проблемы вносятся серьезные изменения окружающей среды, которые могут значительно изменить внешний вид сцены.Таким образом, чтобы разблокировать долгосрочное, крупномасштабное визуальное распознавание мест, необходимо разработать новые методологии для улучшения локализация в сложных условиях. Как показано в предыдущей работе, повышение надежности может быть достигнуто за счет использование трехмерной структурной информации сцены. Последний, извлеченный из последовательностей изображений, несет в себе На самом деле это больше отличительных ключей, чем только отдельные изображения. В этой статье мы предлагаем представить сцену структура с полуплотными облаками точек из-за их высокой информативности и простоты их генерация с помощью зрелой визуальной одометрии и систем SLAM.Затем мы рассматриваем распознавание места как пример поиск позы и оценка нескольких методов, включая новейшие подходы, основанные на обучении, для получения отличительные дескрипторы полуплотных облаков точек. Предлагаемая нами методология, оцененная недавно опубликовал и бросил вызов Oxford Robotcar Dataset, показывает, что превосходит распознавание мест на основе изображений, с повышение точности до 30% при значительных изменениях внешнего вида. Насколько нам известно, мы первый, кто предложил распознавание места на полу-плотных картах.

Список литературы

Я. Е., Т. Чеслевски, А. Локерсио, Д. Скарамуцца

Распознавание мест в полутяжных картах: геометрические подходы и подходы, основанные на обучении

Британская конференция по машинному зрению (BMVC), Лондон, 2017.

PDF Плакат

Улучшение изображения на основе обучения для визуальной одометрии в сложных средах HDR

Одной из основных открытых проблем в визуальной одометрии (ВО) является устойчивость к трудному освещению. условиях или средах с высоким динамическим диапазоном (HDR).Основные трудности в этих ситуациях возникают из-за как ограничения датчиков, так и невозможность успешного отслеживания точек интереса из-за смелых предположений в VO, таких как постоянство яркости. Мы решаем эту проблему глубоко перспектива обучения, для которой мы сначала настраиваем глубокую нейронную сеть (DNN) с целью получения улучшенные представления последовательностей для VO. Затем мы продемонстрируем, как вставка долгосрочных краткосрочных Память (LSTM) позволяет нам получать согласованные во времени последовательности, поскольку оценка зависит от предыдущих состояния.Однако использование очень глубоких сетей не позволяет вставлять их в структуру ВО в реальном времени; поэтому мы также предлагаем сверточную нейронную сеть (CNN) уменьшенного размера, способную выполнять Быстрее. Наконец, мы проверяем расширенные представления, оценивая последовательности, произведенные двумя архитектуры в нескольких современных алгоритмах ВО, таких как ORB-SLAM и DSO.

Список литературы

р.Гомес-Охеда, З. Чжан, Х. Гонсалес-Хименес, Д. Скарамуцца

Улучшение изображения на основе обучения для визуальной одометрии в сложных средах HDR

Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2018 г.

PDF видео Шаг видео ICRA18 PPT

На пути к независимости от предметной области для оценки глубины монокуляра на основе обучения

Большинство современных монокулярных оценщиков глубины, основанных на обучении, не учитывают обобщения и оценивать их производительность только на общедоступных наборах данных «только после определенной тонкой настройки».Обобщения можно добиться путем обучения на нескольких разнородных наборах данных, но их совокупность и маркировка стоит дорого. В этой работе мы предлагаем две глубокие нейронные сети (одну на основе CNN и одну на LSTM) для монокулярная оценка глубины, которую мы обучаем на разнородных синтетических наборах данных (лесные и городские сценарии), сгенерированы с использованием Unreal Engine, и показывают, что, хотя и обучена только на синтетических данных, сеть способна хорошо обобщать различные, невидимые сценарии реального мира (KITTI и новые собранные наборы данных из Цюрих, Швейцария, и Перуджа, Италия) без какой-либо тонкой настройки, достигая производительности, сопоставимой с современные методы.Кроме того, мы также показываем, что сеть LSTM может хорошо оценивать абсолютный масштаб с низкими дополнительными вычислительными затратами. Мы выпускаем 3D-модели Unreal Engine и все собранные наборы данных (из Швейцарии и Италии) доступны для всеобщего ознакомления.

Список литературы

М. Манчини, Г. Костанте, П. Валиджи, Т.А. Чиарфулия, Дж. Дельмерико, Д. Скарамуцца

На пути к независимости от предметной области для оценки глубины монокуляра на основе обучения

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE (RA-L), 2017.

PDF YouTube Набор данных и 3D-модели Unreal-Engine

Подход с глубоким обучением для автоматического распознавания лесных троп и следования за ними с помощью дронов

Изучаем проблему восприятия леса или горы. следы от одного монокулярного изображения, полученного с точки обзора робота, путешествующего по самой тропе.Предыдущая литература сосредоточился на сегментации следов и использовал низкоуровневые функции, такие как как выразительность изображения или контраст внешнего вида; мы предлагаем другой подход, основанный на глубокой нейронной сети, используемой в качестве контролируемого классификатор изображений. Работая сразу со всем изображением, наши система выводит основное направление следа по сравнению с направление взгляда. Расчет качественных и количественных результатов на большом реальном наборе данных (который мы предоставляем для загрузки) показать, что наш подход превосходит альтернативы и дает точность сопоставима с точностью людей, которые проверены по той же задаче классификации изображений.Предварительные результаты по использование этой информации для управления квадрокоптером на невидимых трассах сообщил. Насколько нам известно, это первая статья который описывает подход к восприятию испытаний в лесу, который продемонстрирована на квадрокоптере микро-летательного аппарата.

Список литературы

А. Джусти, Дж. Гуцци, Д. К. Чиресан, Ф. Хе, Дж. П. Родригес, Ф. Фонтана, М.Фесслер, К. Форстер, Дж. Шмидхубер, Дж. Ди Каро, Д. Скарамуцца, Л. М. Гамбарделла

Подход машинного обучения к визуальному восприятию лесных троп для мобильных роботов

Письма по робототехнике и автоматизации IEEE (RA-L), страницы 661 - 667, 2016

PDF Веб-страница проекта и Наборы данных DOI YouTube

«Тренировка на месте» для классификации местности в автономных группах взаимодействия «воздух-земля»

Рассмотрим задачу проведения экспресс-обучения классификатора местности в контексте коллаборативная роботизированная поисково-спасательная система.Наша система использует летающего робота на основе видения, чтобы вести наземного робота через неизвестную местность к цели. местоположение путем построения карты класса местности и высоты. Однако из-за неизвестных сред, присутствующих в сценариях поиска и спасения, нашей системе требуется Классификатор местности, который можно быстро обучить и развернуть на основе данных, собранных на месте. Мы исследуем взаимосвязь размера и сложности обучающей выборки с временем обучения и точностью для обоих: классификаторы на основе функций и сверточные нейронные сети в этом сценарии.Наша цель - минимизировать время развертывания classi.er в нашей системе картографирования местности в приемлемых пределах. классификационные допуски точности. Таким образом, мы не занимаемся обучением классификатора, который хорошо обобщает, только тот, который хорошо подходит для этого. конкретная среда. Мы демонстрируем, что можем запустить нашего воздушного робота, собрать данные, обучить классификатор и приступить к созданию карта местности уже через 60 секунд полета.

Список литературы

Дж.Дельмерико, А. Джусти, Э. Мюгглер, Л.М. Гамбарделла, Д. Скарамуцца

"Тренировка на месте" по классификации местности в автономном сотрудничестве "воздух-земля" Команды

Международный симпозиум по экспериментальной робототехнике (ISER), Токио, 2016 г.

PDF YouTube

Введение в цепь Маркова в Монте-Карло | Джон Клементс

MCMC: объяснение и применение к логистической регрессии

В предыдущей статье я дал краткое введение в байесовскую статистику и рассказал вам, как байесовский анализ объединяет ваши предыдущие убеждения и данные, чтобы найти апостериорное распределение интересующего параметра.Проблема, которую я использовал в статье, была выбрана потому, что было легко найти апостериорное распределение аналитически. Часто это не так, и проблема требует численного решения. Алгоритмы Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC) являются одним из таких методов моделирования апостериорного распределения некоторого параметра.

Прежде чем читать дальше, есть ли у вас базовое представление о байесовской статистике? Если да, читайте дальше. В противном случае ознакомьтесь с этой статьей, прежде чем продолжить. Он охватывает все, что вам нужно знать, прежде чем узнавать о цепи Маркова Монте-Карло (MCMC).

Алгоритм Метрополиса-Гастингса

Хорошим введением в выборку MCMC является алгоритм Метрополиса-Гастингса. Есть 5 ступеней. Прежде чем приступить к делу, давайте сначала определим некоторые параметры и функции.

Теперь, когда мы определили наши параметры, переменные и функции, мы можем перейти к пяти шагам алгоритма Метрополиса-Гастингса.

Не так уж и страшно, когда знаешь, как это работает, правда?

Обычно в качестве скачкообразного распределения используется нормальное распределение, потому что нормальное распределение с центром в 0 может создавать предложения как меньшие, так и большие, чем предыдущее предложение.Стандартное отклонение скачкообразного распределения - важный параметр настройки. Если ваш априор находится далеко от плотной части апостериорной части числовой прямой и стандартное отклонение вашего распределения прыжков невелико, потребуется много времени, прежде чем вы начнете генерировать предложения с правильной части числовой прямой. Если стандартное отклонение скачкообразного распределения слишком велико по сравнению с истинным распределением параметра, в моделированном апостериорном распределении будет много пробелов, поскольку в этих местах не было создано предложений.К счастью, лучшие пакеты для MCMC имеют адаптивные стандартные отклонения для скачкообразных дистрибутивов, поэтому на практике вам не придется слишком беспокоиться об этом параметре.

После того, как вы сгенерировали имитацию задней части, стандартной практикой является «сжигание» части. Это связано с тем, что алгоритму может потребоваться много итераций для поиска вероятных значений в пространстве параметров. Чтобы использовать 10% выгорание, просто отбросьте первые 10% смоделированных значений. После удаления «выгорания» у нас есть смоделированные апостериорные данные, которые мы можем использовать для байесовского вывода, например, для построения достоверных интервалов.

Применение модифицированной метрополии-Гастингса к логистической регрессии

Теперь, когда мы понимаем Метрополис-Гастингс, мы можем изменить его, чтобы соответствовать коэффициентам в модели логистической регрессии. Оцениваемые параметры: для 𝑗 = 1,2,… 𝑘 , где 𝑘 - количество коэффициентов в модели. Основное отличие состоит в том, что для оценки будет использоваться несколько параметров вместо одного. Я справился с этим, генерируя предложения для каждого каждый раунд, но рандомизируя порядок 𝛽𝑗 ’ с каждый раунд.

Чтобы построить алгоритм MCMC, соответствующий модели логистической регрессии, мне нужно было определить 4 функции. Это позволит нам вычислить отношение наших апостериорных значений для предложенных 𝛽𝑗 на каждом шаге алгоритма MCMC.

Функция 1

Первая - это inv_logit , которая отменяет преобразование логита. Логит-преобразование переводит вероятность в логарифмические шансы.

Выходные данные логистической регрессии представлены в формате логарифмических шансов.Нам нужна эта функция, чтобы преобразовать предсказанные логарифмические шансы в вероятности при вычислении логарифмической вероятности нашего вектора 𝛽 с учетом наших данных.

Функция 2

Вторая - normal_log_prior , которая вычисляет логарифм априорного значения нашего вектора 𝛽 с учетом наших предварительных представлений о средних и стандартных отклонениях отдельных 𝛽𝑗 с. Это натуральный логарифм плотности многомерного нормального распределения, где каждый элемент равен 𝑁∼ ( априорное среднее j , априорное стандартное.разработчик j ) при 𝛽 . Мы используем естественный журнал, чтобы предотвратить переполнение.

Функция 3

Третий - log_likelihood , который вычисляет логарифм вероятности нашего вектора 𝛽 с учетом данных. Поскольку мы моделируем 2-классную задачу с помощью нашей логистической регрессии, одно наблюдение имеет функцию массы вероятности Бернулли ( PMF ).

Вероятность нашего вектора 𝛽 с учетом данных является произведением отдельных PMF.

Логарифмическая вероятность, таким образом, равна:

Мы используем натуральный журнал для предотвращения потери значимости.

Функция 4

Наконец, log_posterior вычисляет апостериорную часть вектора 𝛽 с учетом данных и наших предварительных убеждений. 𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 ∝ 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 ∗ 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑, поэтому 𝑙𝑛 (𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) ∝ 𝑙𝑛 (𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟) + 𝑙𝑛 (𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑) .

После того, как они были определены, я смог реализовать модифицированный Метрополис-Гастингс.Я также добавил функции, чтобы убрать «выгорание», вычислить достоверные интервалы и сделать прогнозы. Чтобы делать прогнозы, пользователь должен указать, хотят ли они использовать либо медианное, либо среднее значение, либо режим моделирования апостериорных значений каждого 𝛽𝑗 в качестве коэффициентов в оценке .

Определив класс, мы можем протестировать его на реальных данных.

Применение логистической регрессии MCMC к реальным данным

Чтобы протестировать модель логистической регрессии MCMC, я использовал этот набор данных, содержащий данные о 86 конфетах.Я выбрал простую модель, содержащую точку пересечения и «pricepercent» («процентиль цены единицы по сравнению с остальной частью набора»), чтобы предсказать вероятность того, что конфеты являются шоколадными.

Модель:

Как видите, смоделированные совместные распределения 𝛽0 и 𝛽1 образуют эллиптическую область (как это делают совместные распределения в обобщенных линейных моделях). На совместном графике распределения, содержащем раунды приработки, коэффициенты «уходят» от начала координат, немного оборачиваются по кругу, а затем достигают эллиптической области.Это коэффициенты, идущие от априорных к области, которую мы можем рассматривать как «истинное» смоделированное совместное распределение.

95% доверительный интервал для 𝛽0 составляет [-3,67, -1,32], а для 𝛽1 составляет [2,50, 6,72]. Смоделированное медианное значение 0 равно -2,44, а смоделированное медианное значение 1 равно 4,48. Более высокая стоимость имеет положительное влияние на вероятность того, что конфета будет шоколадной.

Глядя на график зависимости процентиля цены от вероятности быть шоколадом, мы видим, что наша модель имеет красивую форму S-кривой, показанную в учебниках по логистической регрессии.Похоже, что он не очень хорошо подходит для классификации конфет как шоколада (много ложных отрицательных результатов по сравнению с истинно положительными), поэтому, вероятно, потребуется более сложная модель. *

*, Конечно, вы должны использовать данные проверки и тестирования устанавливает для оценки производительности модели при построении реальной прогнозной модели. Процесс обучения, проверки и тестирования не является предметом данной статьи; применение MCMC есть.

Сравнение с логистической регрессией, оцененной с помощью MLE

Теперь, когда мы подобрали логистическую регрессию с модифицированным алгоритмом Метрополиса-Гастингса, давайте сравним результаты со стандартной оценкой оценки максимального правдоподобия.Результаты очень похожи!

Если я выполнил свою работу правильно, вы знаете, что понимаете идею MCMC, в частности Метрополис-Гастингс, и понимаете, как их можно применить к практическим задачам, таким как подгонка модели логистической регрессии.

Спасибо за чтение! Если вас интересует MCMC, байесовское статистическое моделирование и машинное обучение, обратите внимание на pymc3.

Найдите мой репозиторий для этого проекта здесь.

Замечания тестера Мэтта Прайора - новый GT4 - это тот Кайман, который мы всегда хотели

Значит, они наконец это сделали.После многих лет сдерживания полного потенциала Каймановых островов и молчаливого признания этого, руководство Porsche наконец дало инженерам компании кивок, чтобы позволить среднему расположению двигателя спортивному автомобилю быть всем, чем он может быть.

Cayman GT4, который будет официально представлен на автосалоне в Женеве в следующем месяце, станет первым Cayman, который получит больше мощности, чем новый 911.

При мощности 380 л.с. GT4 на 35 л.с. мощнее «базового» 911 Carrera, до сих пор считавшегося территорией, которую Cayman не мог наносить на карту, на случай, если он пересечет путь более крупного автомобиля Porsche с задним расположением двигателя.

На протяжении более полувека компания Porsche так тщательно управляла физикой автомобиля с двигателем за задней осью, что оставалась лучшим спортивным автомобилем в производстве. по своей сути лучше сбалансированный Cayman, так что он не ограничивает продажи у своего более крупного и прибыльного брата.

Но этот момент медленно приближался. Cayman R 2011 года стал первым Cayman, получившим лучшее соотношение мощности и веса и отношения крутящего момента к массе, чем 911.Это было великолепно - настолько блестяще, что мы назвали его лучшим автомобилем для водителей Великобритании в том году.

Тем не менее, R был скорее Cayman «Plus», чем Cayman «GT3» - улучшенный дорожный автомобиль Cayman, а не урезанный гоночный автомобиль по сниженной цене. Единственный способ, которым вы были бы разочарованы, - это если бы вы ожидали, что он будет похож на один из автомобилей Porsche, созданных в автоспорте.

Однако я задаюсь вопросом, заставило ли это в конечном итоге R с большей вероятностью беспокоить умы тех, кто задавался вопросом, хотят ли они купить Porsche с двигателем сзади или посередине.Да, они были разными, но из обоих делались прекрасные повседневные спортивные автомобили и автомобили GT.

Думаю, на этот раз таких опасений не будет. Если вы думаете о покупке 911 Carrera, тот факт, что есть более мощный Cayman за меньшие деньги, вряд ли будет иметь значение, когда рассматриваемый Cayman находится на 30 мм ниже стандартного, с подвеской 911 GT3 и имеет ковш. сиденья от гиперкара 918 Spyder.

Другими словами, он должен быть предельно сырым и совсем не похож на 911 начального уровня.