S4 : Self-Supervised Learning of Spatiotemporal Similarity

We introduce an ML-driven approach that enables interactive example-based queries for similar behavior in ensembles of spatiotemporal scientific data. This addresses an important use case in the visual exploration of simulation and experimental data, where data is often large, unlabeled and has no m...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on visualization and computer graphics. - 1996. - 28(2022), 12 vom: 03. Dez., Seite 4713-4727
1. Verfasser:	Tkachev, Gleb (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Frey, Steffen, Ertl, Thomas
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2022
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on visualization and computer graphics
Schlagworte:	Journal Article