面向向量场数据视觉分析的不确定性感知的深度神经表示
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们开发了一种具有不确定性意识的隐式神经表达方法,以有效地对稳定向量场进行建模,并全面评估了两种深度不确定性估计技术的功效:深度集成和蒙特卡洛丢失,旨在实现对稳定向量场数据特征的基于不确定性的可视分析。通过使用多个向量数据集进行详细的探索,我们发现不确定性意识模型能够生成有信息量的向量场特征可视化结果,并且将预测不确定性纳入模型提高了其鲁棒性和可解释性,使其适用于非平凡的向量场数据集的分析。
我们开发了一种具有不确定性意识的隐式神经表达方法,用于对稳定向量场进行建模。通过深度集成和蒙特卡洛丢失等技术,实现了基于不确定性的可视分析。该方法提高了模型的鲁棒性和可解释性,适用于非平凡的向量场数据集的分析。