Exploiting image translations via ensemble self-supervised learning for Unsupervised Domain Adaptation

Unsupervised Domain Adaptation (UDA) aims to improve the generalization capacity of models when they are tested on a real-world target domain by learning a model on a source labeled domain. Recently, a UDA method was proposed that addresses the adaptation problem by combining ensemble learning with self-supervised learning. However, this method uses only the source domain to pretrain the model and employs a limited amount of classifiers to create target pseudo labels. To mitigate these deficiencies, in this work, we explore the usage of image translations in combination with ensemble learning and self-supervised learning. To increase the model’s exposure to more variable pretraining data, our method creates multiple diverse image translations, which encourages the learning of domain-invariant features, desired to increase generalization. With these image translations, we are able to learn translation-specific classifiers, which also allows to maximize the amount of ensemble’s classifiers resulting in more robust target pseudo labels. In addition, we propose to use the target domain in pretraining stage to mitigate source domain bias in the network. We evaluate our method on the standard UDA benchmarks, i.e., adapting GTA V and Synthia to Cityscapes, and achieve state-of-the-art results on the mIoU metric. Extensive ablation experiments are reported to highlight the advantageous properties of our UDA strategy

A Modified Fourier-Mellin Approach for Source Device Identification on Stabilized Videos

To decide whether a digital video has been captured by a given device, multimedia forensic tools usually exploit characteristic noise traces left by the camera sensor on the acquired frames. This analysis requires that the noise pattern characterizing the camera and the noise pattern extracted from video frames under analysis are geometrically aligned. However, in many practical scenarios this does not occur, thus a re-alignment or synchronization has to be performed. Current solutions often require time consuming search of the realignment transformation parameters. In this paper, we propose to overcome this limitation by searching scaling and rotation parameters in the frequency domain. The proposed algorithm tested on real videos from a well-known state-of-the-art dataset shows promising results

Una estrategia de acoplamiento conservativa y monótona para mallas no coincidentes en problemas multifísica particionados

Las simulaciones numéricas de problemas multifísica se han vuelto populares en una gran cantidad de aplicaciones ingenieriles, tales como las simulaciones de problemas de interacción fluidoestructura. Como la complejidad de tales simulaciones ha aumentado debido a la introducción de otros fenómenos físicos, como los termodinámicos y los acústicos, es conveniente considerar estrategias de solución particionadas con el fin de reutilizar algoritmos (denominados solvers) específicos son capaces de resolver tales problemas independientemente, sin introducir mayores modificaciones a los códigos. En éste escenario, es deseable poder utilizar diferentes discretizaciones para cada subdominio del problema. Sin embargo, esto introduce la necesidad de proyectar soluciones desde la interfaz de un subdominio a otro, para transferir los desplazamientos y velocidades de los contornos de los subdominios y sincronizar los solvers. Por lo tanto, en este trabajo un esquema de proyección monótono y conservativo es introducido y utilizado para acoplar un solver computacional de dinámica de fluidos y uno de dinámica de estructuras. La precisión y consistencia, así como también las propiedades de conservación y monotonicidad, serán evaluadas sobre dominios 2D cuyas interfaces de interacción son 1D. Finalmente se hará un análisis de las fortalezas y debilidades presentes en el algoritmo de proyección de soluciones.Publicado en: Mecánica Computacional vol. XXXV, no. 26Facultad de Ingenierí

Sviluppo di un sistema di acquisizione dati e controllo per un prototipo di refrigeratore basato sull'effetto magnetocalorico

L'elaborato tratta lo sviluppo di un sistema di acquisizione dati e controllo per un prototipo di refrigeratore basato sull'effetto magnetocalorico sviluppato al DIN, nella sede di Ingegneria Industriale in Via Terracini. Nella prima parte sono state descritte le soluzioni tecnologiche che ad oggi vengono impiegate nella refrigerazione a temperatura ambiente: le macchine frigorifere a compressione meccanica e le macchine frigorifere ad assorbimento. Di queste ne è stato descritto il funzionamento, i fluidi utilizzati, i componenti principali, le prestazioni e i loro limiti. Proprio per superare i limiti delle tradizionali soluzioni è stata introdotta la refrigerazione magnetica. Di questa ne è stato descritto l'effetto su cui è basata (l'effetto magnetocalorico), il ciclo di funzionamento, i materiali magnetocalorici che sono in studio per l'impiego nella refrigerazione e gli eventuali vantaggi ottenibili. Poi è stato descritto il prototipo sviluppato, in particolare ne sono stati descritti i quattro componenti principali: rigeneratori, blocco magneti, blocco motore e circuito idraulico. Infine è stato descritto il progetto, sviluppato con l'utilizzo dell'hardware CompactRIO e del software LabVIEW, per lo sviluppo del sistema di acquisizione dati, provenienti dai vari sensori utilizzati, e controllo automatico delle valvole inserite all'interno del circuito idraulico per il funzionamento corretto del dispositivo

Le nuove norme europee sulla sostenibilit\ue0 delle coltivazioni

L'uso sostenibile degli agrofarmaci \ue8 alla base della strategia tematica dell'UE che con la Direttiva 128 del 01.10.2009 ha istituito un quadro per l'azione comunitaria ai fini dell'utilizzo sostenibile degli stessi. Nel nostro Paese la direttiva \ue8 stata recepita con il D. Lgs. 150 del 14.08.2012 che si applica agli agrofarmaci e non ai biocidi, ed i cui obiettivi consistono nella riduzione dei rischi per la salute umana, l'ambiente e la biodiversit\ue0 e nel promuovere l'applicazione della difesa integrata e di approcci alternativi o metodi non chimici tenendo conto del principio di precauzione a fronte di un potenziale pericolo per la salute. Elemento centrale per il corretto utilizzo dei prodotti fitosanitari \ue8 la formazione finalizzata a garantire che tutti gli utilizzatori professionali, i distributori e i consulenti sull'impiego dei prodotti fitosanitari siano in possesso di una adeguata conoscenza. In ottemperanza alla sostenibilit\ue0 d'uso dei prodotti fitosanitari, il decreto prevede il controllo funzionale delle attrezzature di distribuzione da uso professionale. Secondo il decreto la difesa fitosanitaria a basso apporto di prodotti fitosanitari ricade sia nell'ambito della difesa integrata, sia in quello dell'agricoltura biologica. il decreto definisce la difesa integrata volontaria quale parte della Produzione Integrata cos\uec come contemplata nella Legge 4 del 3.02.2011, legge istitutiva del Sistema Qualit\ue0 Nazionale per la Produzione Integrata (SQNPI). Il percorso del Piano d'Azione non \ue8 ancora concluso, dopo le consultazioni delle parti interessate e la sua adozione, rappresenter\ue0 sicuramente un momento di grande cambiamento nel panorama delle protezione delle colture

Empirical Generalization Study: Unsupervised Domain Adaptation vs. Domain Generalization Methods for Semantic Segmentation in the Wild

For autonomous vehicles and mobile robots to safely operate in the real world, i.e., the wild, scene understanding models should perform well in the many different scenarios that can be encountered. In reality, these scenarios are not all represented in the model’s training data, leading to poor performance. To tackle this, current training strategies attempt to either exploit additional unlabeled data with unsupervised domain adaptation (UDA), or to reduce overfitting using the limited available labeled data with domain generalization (DG). However, it is not clear from current literature which of these methods allows for better generalization to unseen data from the wild. Therefore, in this work, we present an evaluation framework in which the generalization capabilities of state-of-the-art UDA and DG methods can be compared fairly. From this evaluation, we find that UDA methods, which leverage unlabeled data, outperform DG methods in terms of generalization, and can deliver similar performance on unseen data as fully-supervised training methods that require all data to be labeled. We show that semantic segmentation performance can be increased up to 30% for a priori unknown data without using any extra labeled data

Learning to Predict Collision Risk from Simulated Video Data

We propose an image-based collision risk prediction model and a training strategy that allows training on simulated video data and successfully generalizes to real data. By doing so, we solve the data scarcity problem of collecting and labeling real (near) collisions, which are exceptionally rare events. Domain generalization from simulated to real data is taken into account by design by decoupling the learning strategy, and using task-specific, domain-resilient intermediate representations. Specifically, we use optical flow and vehicle bounding boxes, since they are instinctively related to the task of collision risk prediction and because their simulated-to-real domain gap is significantly lower than that of camera video data, i.e., they are more domain resilient. To demonstrate our approach, we present RiskNet, a novel neural network for image-based collision risk prediction, which classifies individual frames of a video sequence of a front-facing camera as safe or unsafe. Additionally, we present two novel datasets: the simulated Prescan dataset (which we intend to make publicly available) for training and the YouTube Driving Incidents Database (YDID) for real-world testing. The performance of RiskNet, trained solely on simulated data and tested on the real-world YDID, is comparable to that of a human driver, both in accuracy (91.8% vs. 93.6%) and F1-score (0.92 vs 0.94)

Verso un'economia a basso impatto ambientale: una nuova sfida anche per l'agricoltura locale?

CARBON.CARE nasce all’interno di un programma comunitario più ampio, ovvero il progetto Lo.Ca.Re, finanziato dal Fondo Europeo di Sviluppo Regionale attraverso il Programma INTERREG IVC, nel corso del quale sei Regioni europee hanno unito le proprie forze per realizzare una iniziativa comune volta a ridurre le emissioni di CO2 nei propri territori. La comparazione di diverse modalità di gestione agronomica e forestale per giungere a tecniche più efficaci di fissazione del carbonio è stato il cuore pulsante delle iniziative intraprese dai tre partner nelle tre aree di progetto. A seguito dei risultati raggiunti dalle analisi effettuate nella provincia di Ferrara, questa pubblicazione esprime alcune riflessioni di carattere tecnico-scientifico sull’opportunità e sui vantaggi potenziali derivanti dall’effettiva applicazione di modelli energetici a basso impatto di CO2 su scala regionale nel settore primario