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2025-01-09 更新
Twinkle: A GPU-based binary-lens microlensing code with contour integration method
Authors:Suwei Wang, Lile Wang, Subo Dong
With the rapidly increasing rate of microlensing planet detections, microlensing modeling software faces significant challenges in computation efficiency. Here, we develop the Twinkle code, an efficient and robust binary-lens modeling software suite optimized for heterogeneous computing devices, especially GPUs. Existing microlensing codes have the issue of catastrophic cancellation that undermines the numerical stability and precision, and Twinkle resolves them by refining the coefficients of the binary-lens equation. We also devise an improved method for robustly identifying ghost images, thereby enhancing computational reliability. We have advanced the state of the art by optimizing Twinkle specifically for heterogeneous computing devices by taking into account the unique task and cache memory dispatching patterns of GPUs, while the compatibility with the traditional computing architectures of CPUs is still maintained. Twinkle has demonstrated an acceleration of approximately 2 orders of magnitude (>~100 times) on contemporary GPUs. The enhancement in computational speed of Twinkle will translate to the delivery of accurate and highly efficient data analysis for ongoing and upcoming microlensing projects. Both GPU and CPU versions of Twinkle are open-source and publicly available.
随着微透镜成像法探测行星的速率迅速增加，微透镜成像建模软件面临着计算效率方面的巨大挑战。在这里，我们开发了Twinkle代码，这是一种针对异构计算设备（尤其是GPU）进行优化的高效且稳定的二元透镜建模软件套件。现有的微透镜成像代码存在灾难性抵消的问题，这破坏了数值稳定性和精度，而Twinkle通过调整二元透镜方程的系数解决了这一问题。我们还设计了一种改进的方法，用于稳健地识别幻影图像，从而提高了计算的可靠性。我们通过对Twinkle进行优化，使其特别适合异构计算设备，同时考虑了GPU的独特任务和缓存内存调度模式，同时仍兼容传统的CPU计算架构。Twinkle在现代GPU上实现了大约两个数量级的加速（> 100倍）。Twinkle计算速度的提高将为正在进行的和即将进行的微透镜成像项目提供准确高效的数据分析。Twinkle的GPU和CPU版本均为开源并公开可用。
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PDF Accepted by ApJS, GitHub link: https://github.com/AsterLight0626/Twinkle
Summary
Twinkle代码是一款针对异构计算设备（特别是GPU）优化的高效且稳定的二元透镜建模软件。它通过改进二元透镜方程的系数解决了现有微透镜代码的灾难性取消问题，并提高了计算结果的稳定性和精度。同时，它提出了一种更可靠的鬼图像识别方法，提高了计算可靠性。此外，Twinkle能充分利用GPU特有的任务和缓存内存调度模式进行优化，同时也兼容传统CPU架构。在当代的GPU上，Twinkle的运算速度提高了大约两个数量级（> 100倍）。这将为正在进行和未来的微透镜项目提供准确高效的数据分析。Twinkle的GPU和CPU版本均为开源并公开可用。
Key Takeaways
- Twinkle是一款针对异构计算设备优化的二元透镜建模软件。
- Twinkle解决了现有微透镜代码的灾难性取消问题，提高了计算稳定性和精度。
- Twinkle通过改进二元透镜方程的系数实现了数值稳定性和精度的提升。
- Twinkle提出了更可靠的鬼图像识别方法，增强了计算可靠性。
- Twinkle为GPU进行了优化，同时也兼容CPU架构。
- 在当代GPU上，Twinkle的运算速度提高了大约两个数量级。
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NBBOX: Noisy Bounding Box Improves Remote Sensing Object Detection
Authors:Yechan Kim, SooYeon Kim, Moongu Jeon
Data augmentation has shown significant advancements in computer vision to improve model performance over the years, particularly in scenarios with limited and insufficient data. Currently, most studies focus on adjusting the image or its features to expand the size, quality, and variety of samples during training in various tasks including object detection. However, we argue that it is necessary to investigate bounding box transformations as a data augmentation technique rather than image-level transformations, especially in aerial imagery due to potentially inconsistent bounding box annotations. Hence, this letter presents a thorough investigation of bounding box transformation in terms of scaling, rotation, and translation for remote sensing object detection. We call this augmentation strategy NBBOX (Noise Injection into Bounding Box). We conduct extensive experiments on DOTA and DIOR-R, both well-known datasets that include a variety of rotated generic objects in aerial images. Experimental results show that our approach significantly improves remote sensing object detection without whistles and bells and it is more time-efficient than other state-of-the-art augmentation strategies.
数据增强在计算机视觉领域已经取得了显著进展，多年来一直在提高模型性能，特别是在数据有限和不足的场景下。目前，大多数研究主要集中在调整图像或其特征以扩大样本大小、质量和多样性，用于各种任务中的训练，包括目标检测。然而，我们认为有必要研究边界框变换作为一种数据增强技术，而不是图像级别的变换，特别是在航空图像中，因为边界框注释可能存在潜在的不一致性。因此，本文全面研究了边界框变换在缩放、旋转和平移方面的应用，用于遥感目标检测。我们将这种增强策略称为NBBOX（噪声注入边界框）。我们在DOTA和DIOR-R这两个数据集上进行了大量实验，这两个数据集都包含航空图像中旋转的通用对象。实验结果表明，我们的方法在不需要过多修饰的情况下，能显著提高遥感目标检测性能，并且相比其他先进的增强策略，更加省时高效。
论文及项目相关链接
PDF Accepted to IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Summary
该文探讨了在计算机视觉中数据扩增技术的最新进展，特别是在数据有限的情况下如何提高模型性能。文章重点关注边界框转换作为数据扩增技术的重要性，特别是在航空图像中，由于边界框注释可能不一致。文章提出了一种名为NBBOX的增强策略，通过在边界框中进行缩放、旋转和翻译转换，对遥感物体检测进行了深入研究。在DOTA和DIOR-R两个包含航空图像中旋转通用物体的知名数据集上进行的实验表明，该方法显著提高遥感物体检测的准确性，且比其他最新策略更节省时间。
Key Takeaways
- 数据扩增技术在计算机视觉领域取得了显著进展，特别是在有限数据的情况下提高模型性能。
- 当前研究主要关注图像或其特征的调整来扩大样本规模、质量和多样性，用于各种任务，如目标检测。
- 文章主张研究边界框转换作为数据扩增技术，特别是在航空图像中，因为可能存在不一致的边界框注释。
- 介绍了一种新的数据扩增策略NBBOX，通过缩放、旋转和翻译边界框来进行遥感目标检测。
- NBBOX策略在DOTA和DIOR-R两个知名数据集上进行了广泛实验，这些数据集包含航空图像中的旋转通用物体。
- 实验结果表明，NBBOX策略显著提高遥感物体检测的准确性。
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