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L'analisi delle immagini sfocate di stelle e l'estrazione dei parametri di jitter rappresentano una sfida significativa per i metodi di regressione non lineari. La relazione tra i modelli di sfocatura e il movimento sottostante è complessa, con velocità di jitter che seguono una distribuzione altamente asimmetrica: la maggior parte del movimento è inferiore a 1 pixel/frame, con una parte significativa al di sotto di 0.1 pixel/frame. Questa distribuzione squilibrata rende particolarmente difficile l'applicazione dei modelli tradizionali di regressione, che tendono a non adattarsi bene alla varietà di distorsioni presenti nelle immagini.
Per affrontare questa sfida, è stato sviluppato un algoritmo XGBoost multi-livello, progettato specificamente per trattare questa distribuzione sbilanciata. XGBoost (Extreme Gradient Boosting) è una potente tecnica di apprendimento automatico che combina più alberi decisionali per creare modelli predittivi estremamente accurati. La formulazione standard di XGBoost per un set di dati definisce la funzione di previsione come:
dove ogni funzione rappresenta un albero di regressione. La funzione obiettivo, ottimizzata tramite un processo di regolarizzazione, è definita come:
Per gestire meglio la distribuzione asimmetrica dei valori di jitter, l'approccio multi-livello modifica questa formulazione introducendo una struttura gerarchica che prima utilizza un modello di classificazione per determinare la magnitudine approssimativa del jitter e successivamente applica modelli di regressione specializzati per ciascun intervallo. Questa struttura permette di mantenere alta la precisione su tutto l'intervallo delle velocità di jitter, con un particolare focus sulla regione critica dei piccoli spostamenti.
Nel caso pratico, le immagini delle stelle vengono suddivise in piccole patch di dimensione 30×30 pixel, che vengono poi appiattite in vettori di 900 dimensioni e alimentate nel modello multi-livello di XGBoost. Il modello predice la magnitudine istantanea della velocità del jitter, che viene successivamente integrata nel tempo e combinata con le stime basate sulle immagini tramite un algoritmo di fusione.
Questo approccio non solo migliora la precisione delle stime di jitter, ma offre anche un notevole vantaggio rispetto ad altri metodi, come le reti neurali o le tecniche di regressione convenzionali. La robustezza del metodo è stata testata in vari scenari con diverse condizioni di rumore, e i risultati hanno mostrato che, anche in presenza di forti distorsioni nelle immagini (come il rumore "sale e pepe"), l'algoritmo proposto mantiene tassi di errore significativamente più bassi rispetto alle alternative.
Un altro elemento cruciale nel processo di fusione delle stime di jitter è l'uso di un filtro H.∞ a stato aumentato, progettato per combinare in modo robusto le stime da più fonti. A differenza dei tradizionali filtri di Kalman, che assumono distribuzioni di rumore gaussiane, l'approccio H.∞ è più adatto a gestire errori incerti o non gaussiani, una caratteristica comune nelle misurazioni eterogenee. La formulazione matematica del filtro consente di ottimizzare il processo di fusione, bilanciando con attenzione la sensibilità ai rumori di misura e le incertezze nei dati di input.
Il filtro H.∞ viene implementato all'interno di un sistema lineare a tempo discreto, dove gli stati sono rappresentati da due pixel adiacenti e il rumore di processo e di misura viene modellato tramite le variabili e . La ricorsione del filtro H.∞ è definita come:
dove è il guadagno del filtro, e il parametro controlla la robustezza del filtro, influenzando la sua sensibilità alle incertezze nei dati.
Questo approccio offre una solida base teorica per la fusione delle stime di jitter da fonti eterogenee, migliorando la stabilità e la convergenza dei risultati finali. In un esperimento di validazione con immagini di stelle sfocate, l'algoritmo multi-livello XGBoost ha mostrato una precisione significativamente migliorata rispetto ad altri metodi, soprattutto per gli spostamenti di piccola entità, che sono cruciali per applicazioni pratiche.
Quando si lavora con immagini sfocate, è essenziale non solo considerare la qualità del modello di previsione, ma anche l'accuratezza e la robustezza della fusione delle stime provenienti da più fonti. Le immagini reali di stelle sono spesso influenzate da una varietà di fattori che introducono distorsioni, come il movimento della fotocamera, le condizioni atmosferiche e il rumore elettronico. La fusione delle informazioni di jitter da più fonti consente di ottenere stime più precise e robuste, aumentando l'affidabilità delle osservazioni astronomiche e migliorando la qualità complessiva delle immagini analizzate.
Come migliorare l'adattamento non supervisionato nell'abbinamento di immagini SAR/ottiche: Un approccio innovativo
La ricerca nell’ambito dell’adattamento non supervisionato delle immagini SAR e ottiche si è sviluppata per affrontare il crescente bisogno di modelli in grado di riconoscere e localizzare oggetti su domini diversi, senza fare affidamento su vaste quantità di dati etichettati nel dominio target. Uno degli approcci promettenti in questo campo è l'introduzione di un modulo di trasformazione invarianti alla rotazione e alla scala e di un processo di autoapprendimento basato su inferenze causali per estrarre caratteristiche invarianti al dominio da coppie di immagini. Sebbene le strategie basate su auto-apprendimento, come quelle proposte da Roychowdhry et al. e Yu et al., abbiano mostrato buoni risultati, queste tecniche presentano limitazioni significative quando i dati nel dominio target sono insufficienti. In questi casi, le etichette pseudo generate autonomamente non sono sempre affidabili, con conseguente compromesso delle prestazioni del modello.
L'adattamento basato sulla randomizzazione del dominio si distingue come un approccio particolarmente efficace. A differenza dei modelli tradizionali che utilizzano tecniche di trasferimento di stile per diversificare le apparenze del dominio, la randomizzazione del dominio si concentra sulla creazione di numerose variazioni sintetiche dei dati del dominio sorgente. Queste variazioni permettono al modello di apprendere una distribuzione che include una vasta gamma di possibili apparenze, facilitando così l'adattamento a domini target che potrebbero differire significativamente dal dominio di addestramento originale. L'applicazione di trasformazioni nello spazio di frequenza o l’introduzione di rumore gaussiano nei feature embedding delle immagini, come nel caso degli esperimenti condotti da Li et al., ha portato a risultati comparabili a quelli dei modelli di ultima generazione.
Un aspetto interessante da considerare nel contesto della rilevazione di crateri planetari è che, contrariamente agli altri modelli di randomizzazione del dominio, i dati di crateri provenienti da diversi pianeti tendono a presentare somiglianze nello stile delle immagini, mentre le forme e le proiezioni dei crateri variano notevolmente. Questo porta alla necessità di sviluppare un framework di apprendimento profondo non supervisionato che combini randomizzazione del dominio con l'adattamento basato su inferenza causale e matching dell’istogramma per affrontare al meglio le sfide uniche di questo tipo di dati.
Il sistema CraterNet, che integra un modulo di adattamento del dominio basato sulla randomizzazione con un detector basato su VFNet, rappresenta una soluzione innovativa per la rilevazione e localizzazione dei crateri su diversi corpi planetari. CraterNet si compone di tre componenti principali: un detector VFNet con funzioni di perdita personalizzate per l’apprendimento supervisionato sui dati del dominio sorgente, un modulo di adattamento del dominio che combina randomizzazione con matching dell'istogramma e inferenza causale, e una tecnica di localizzazione dei crateri che consente di determinare con precisione la posizione e le dimensioni dei crateri. Questo approccio permette di ridurre drasticamente la necessità di annotazioni nel dominio target, facilitando l'adattamento a nuovi domini con dati limitati.
La combinazione di VFNet con tecniche di perdita personalizzate, come la perdita quadrata, ha portato a miglioramenti significativi nella rilevazione di crateri, in particolare nel trattamento delle differenze tra crateri di dimensioni variabili. La perdita quadrata, in particolare, è stata progettata per penalizzare deviazioni dalla forma circolare dei crateri, accelerando la convergenza del modello e migliorando la precisione della localizzazione. L'adozione della loss funzione GIoU (Generalized Intersection over Union) per valutare l’overlap tra i bounding box previsti e quelli reali consente una maggiore accuratezza nella localizzazione dei crateri, anche in presenza di campi di crateri densamente popolati.
Per quanto riguarda l'adattamento del dominio tra differenti corpi planetari, il modulo di randomizzazione del dominio applica trasformazioni geometriche e fotometriche per generare immagini sintetiche che aiutano il modello a imparare caratteristiche invarianti al dominio. In particolare, l’uso di trasformazioni di omografia per alterare la forma e la proiezione dei crateri simula l’aspetto ellittico che può essere comune nelle visualizzazioni oblique o nei corpi planetari non sferici. Queste trasformazioni, combinate con tecniche di matching dell'istogramma per ridurre le differenze nei toni di pixel, contribuiscono a un miglior allineamento tra i domini sorgente e target.
In definitiva, l’adattamento del dominio attraverso tecniche come la randomizzazione e il matching dell'istogramma si sta affermando come una strategia robusta ed efficace, non solo per l’adattamento di modelli in contesti planetari, ma anche per una vasta gamma di applicazioni che richiedono l’analisi di dati provenienti da domini molto diversi tra loro. L’approccio che combina randomizzazione del dominio, matching dell'istogramma e inferenza causale offre una soluzione concreta per ridurre la necessità di dati annotati nel dominio target, mantenendo però elevate prestazioni del modello.
Come Superare la Difficoltà di Rilevamento dei Difetti nelle Componenti Aerospaziali con Adattamento Dominio Non Supervisionato
Il rilevamento dei difetti nelle componenti aerospaziali, un processo cruciale per garantire la sicurezza e l'affidabilità dei veicoli spaziali e aerei, è un problema che ha ricevuto molta attenzione grazie all'evoluzione delle tecniche di deep learning. In particolare, le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno mostrato capacità straordinarie nel rilevare anomalie superficiali in vari componenti aerospaziali. Tuttavia, queste tecniche basate sull'apprendimento supervisionato presentano delle sfide significative, principalmente legate alla necessità di grandi quantità di dati annotati. Tale requisito è particolarmente problematico in ambito aerospaziale, dove gli esempi di difetti sono rari e variegati, rendendo difficile la raccolta di un dataset sufficientemente rappresentativo.
Un altro ostacolo riguarda la prestazione dei modelli di deep learning quando vengono applicati a condizioni di imaging nuove o a tipi di componenti non ben rappresentati nei dati di addestramento. Questo fenomeno crea un "gap di dominio" sostanziale tra il dominio di origine utilizzato per l'addestramento e il dominio target che si incontra durante l'applicazione del modello. Un'importante area di ricerca è quella dell'adattamento del dominio non supervisionato, che mira a superare tale gap con una quantità limitata di dati etichettati.
Un approccio innovativo per il rilevamento dei difetti a livello di pixel è stato proposto, mirando a ridurre il carico di annotazione dei dati e affrontando efficacemente la disparità tra i domini di origine e target. Questo metodo si distingue per l'introduzione di moduli di attenzione spaziale e canalare che consentono di concentrare le risorse computazionali sulle aree dell'immagine più rilevanti. Inoltre, un'innovativa metodologia di adattamento del dominio a più fasi (MSDA) è stata sviluppata per colmare i domini con sovrapposizioni limitate, riuscendo a migliorare i risultati di rilevamento senza la necessità di ampi dataset etichettati. I risultati sperimentali hanno mostrato un miglioramento significativo, con un punteggio di precisione media (AP) che passa da 0.103 a 0.861, avvicinandosi ai 0.895 ottenuti dai modelli supervisionati di ultima generazione sui medesimi dati.
Le tecniche di segmentazione delle immagini, un aspetto fondamentale del rilevamento dei difetti, hanno visto sviluppi significativi negli ultimi anni. La segmentazione a livello di pixel, che consiste nel suddividere le immagini in parti costituenti e nell'estrarre gli oggetti di interesse, è un campo in continua evoluzione. Le reti neurali convoluzionali (CNN), ad esempio, sono state utilizzate per generare mappe di segmentazione di dimensioni corrispondenti a quelle delle immagini di input. Un esempio prominente di architettura è U-Net, sviluppato da Ronneberger et al., che ha migliorato il percorso espansivo delle CNN tradizionali combinando informazioni spaziali e caratteristiche attraverso strati di up-convoluzione. Questa metodologia ha trovato applicazioni particolarmente utili nella segmentazione delle immagini biomediche, dove la delineazione precisa dei bordi è essenziale, una caratteristica che rispecchia quella richiesta anche per il rilevamento dei difetti aerospaziali.
Le reti generative antagoniste (GAN), inizialmente utilizzate per la sintesi delle immagini, hanno esteso il loro utilizzo anche alla segmentazione semantica. Luc et al. hanno sviluppato un approccio che sfrutta un network discriminatore per distinguere tra mappe di segmentazione previste e quelle di verità di terra, migliorando così le prestazioni nei benchmark standard. Altri sviluppi, come l'utilizzo di moduli di attenzione, hanno ulteriormente affinato le capacità di segmentazione, permettendo di focalizzarsi selettivamente sulle aree più informative dell'immagine, aspetto di fondamentale importanza per il rilevamento di difetti aerospaziali.
Nonostante gli impressionanti risultati ottenuti, la maggior parte di queste tecniche richiede una grande quantità di dati annotati a livello di pixel, un requisito che risulta problematico nelle applicazioni aerospaziali, dove gli esempi di difetti sono scarsi e variabili. Per superare queste limitazioni, sono state sviluppate tecniche di adattamento del dominio non supervisionato. L'adattamento del dominio, un paradigma di apprendimento trasferito, mira a sfruttare i campioni annotati di domini rilevanti per affrontare compiti in un dominio target nuovo. Nella versione non supervisionata, solo i dati del dominio target non etichettati sono disponibili, insieme ai dati etichettati del dominio di origine durante l'addestramento. I metodi di adattamento del dominio non supervisionato possono essere divisi in approcci a una fase o a più fasi.
Gli approcci a una fase mirano a ridurre direttamente la discrepanza tra i domini, mentre quelli a più fasi utilizzano domini intermedi per colmare la differenza tra le distribuzioni di origine e target. Tuttavia, gli approcci a una fase si trovano spesso in difficoltà in presenza di una grande disparità tra i domini, un problema comune nelle applicazioni aerospaziali. Gli approcci a più fasi, pur essendo più complessi, si rivelano più efficaci quando ci sono ampie differenze tra i domini di origine e target, come nel caso del rilevamento dei difetti aerospaziali.
È importante sottolineare che, nonostante i progressi nel campo dell'adattamento del dominio, le applicazioni aerospaziali continuano a presentare sfide uniche. La scarsità di dati etichettati e la grande diversità dei difetti nelle componenti aerospaziali richiedono approcci sempre più sofisticati per riuscire a colmare il gap tra i dati di addestramento e le condizioni reali di utilizzo. Una ricerca continua su metodi di adattamento del dominio non supervisionato potrebbe essere la chiave per ottenere modelli di rilevamento dei difetti sempre più precisi ed efficienti, riducendo al contempo il bisogno di costose annotazioni manuali e aumentando l'affidabilità dei sistemi di ispezione automatizzati.