There is ongoing research into building dense correspondence between digital images of objects in the world and estimating the 3D pose of these objects. This is a difficult area to conduct research due to the lack of availability of annotated data. Annotating each pixel is too time-consuming. At the time of this writing, current research has managed to use neural networks to establish a dense pose estimation of human body parts (feet, chest, legs etc.). The aim of this thesis is to investigate if a model can be developed using neural networks to perform dense pose estimation on human feet. The data used in evaluating the model is generated using proprietary tools. Since this thesis is using a custom model and custom dataset, one model will be developed and tested with various experiments to gain an understanding of the different parameters that influence the model’s performance. Experiments showed that a model based on DeepLabV3 is able to achieve a dense pose estimation of feet with a mean error of 1.0cm. The limiting factor for a model’s ability to estimate a dense pose is based on the model’s ability to classify the pixels in an image accurately. It was also shown that discontinuous UV unwrapping greatly reduced the model’s dense pose estimation ability. The results from this thesis should be considered preliminary and need to be repeated multiple times to account for the stochastic nature of training neural networks. / Pågående forskning undersöker hur man kan skapa tät korrespondens mellan digitala bilder av objekt i världen och uppskatta de objektens 3D-pose. Detta är ett svårt område att forska inom på grund av bristen på tillgänglig annoterad data. Att annotera varje pixel är tidskrävande. Vid tiden för detta skrivande har aktuell forskning lyckats använda neurala nätverk för att etablera en tät pose-estimering av mänskliga kroppsdelar (fötter, bröst, ben osv.). Syftet med denna arbete är att undersöka om en modell kan utvecklas med hjälp av neurala nätverk för att utföra dense pose-estimering av mänskliga fötter. Data som används för att utvärdera modellen genereras med hjälp av proprietära verktyg. Eftersom denna arbete använder en anpassad modell och anpassad dataset kommer en modell att utvecklas och testas med olika experiment för att förstå de olika parametrarna som påverkar modellens prestanda. Experiment visade att en modell baserad på DeepLabV3 kan uppnå en dense pose-estimering av fötter med en medelfel på 1,0 cm. Den begränsande faktorn för en modells förmåga att uppskatta en dense pose baseras på modellens förmåga att klassificera pixlarna i en bild korrekt. Det visades också att oregelbunden UV-uppackning avsevärt minskade modellens förmåga att estimera dense pose. Resultaten från denna avhandling bör betraktas som preliminära och behöver upprepas flera gånger för att ta hänsyn till den stokastiska naturen hos träning av neurala nätverk.

Den täta staden är det stadsbyggnadskoncept som dominerar stadsplaneringen idag. Förtätning hävdas generellt bidra till mer hållbara städer med ett rikare folkliv och en högre livskvalitet. När den täta stadens fördelar och nackdelar diskuteras görs det till största delen utifrån ett hållbarhetsperspektiv som till stor del domineras av diskussioner kring den täta stadens möjlighet att minska stadens ekologiska fotavtryck. Skapandet av den täta staden innebär en förändring inte bara av stadens fysiska struktur utan även av dess innehåll och sammansättning, vilket innebär grundläggande förändringar som påverkar stadens livsmiljö. En faktor som, enligt forskning, påverkas av dessa strukturella förändringar är stadens ljudmiljö. Forskning har visat att det finns en direkt koppling mellan hur en ljudmiljö upplevs och upplevelsen av en plats livskvalitet. Med anledning av att den täta staden ofta legitimeras av dess bidragande till en ökad livskvalitet samt att förtätning står för den typ av förändring som kan ha en påverkan på stadens ljudmiljöer och i förlängningen även den upplevda livskvaliteten, finns ett behov av att diskutera förtätningens effekter utifrån ett ljudperspektiv.  Syftet med denna studie är att undersöka om förtätning kan innebära en förändring av stadens ljudmiljöer, och i så fall på vilket sätt, för att utifrån det kunna föra en diskussion om vilka konsekvenser förtätning kan innebära för den upplevda livskvaliteten i staden. Studien utgörs av en tvärsnittsstudie där ostrukturerade samt strukturerade observationer använts för att samla in källmaterial i täta och glesa gaturum. Utifrån detta har sedan en analys för varje plats gjorts för att förstå ljudlandskapens uppbyggnad samt en jämförande analys gjorts för att undersöka skillnaderna mellan täta och glesa gaturums ljudlandskaps uppbyggnad samt upplevelsen av dem.  Studien visar att det inte finns någon direkt koppling mellan täthet och upplevelse av ljudlandskap, då både upplevelsen samt ljudlandskapet är kontextberoende och således bestäms av ett flertal faktorer, vilka kan variera beroende på plats. Det har dock visats att den täta staden är uppbyggd på principer som kan skapa ett större underlag för mer negativt värderade ljudlandskap än den glesa staden. Detta innebär att om målet är att förtäta staden enligt den täta stadens modell, blir stadens ljudlandskap en än viktigare aspekt att ta med i planeringen för att undvika att de bidrar till en försämring av den upplevda livskvaliteten i staden.  Avslutningsvis visar denna studie att det inte går att förutse hur ett ljudlandskap kommer att upplevas utifrån platsens täthet. För arbete med stadens ljudmiljöer krävs således flexibla metoder och analyser som tar hänsyn till platsens kontext och ljudmiljöns komplexitet. Detta innebär att det rationella angreppssätt som idag används vid arbetet med stadens ljudmiljöer måste förändras.

Arbetet tar upp lösningsförslag och val av lösning för en unik parkeringsplats på ett företag i Emmaboda. Lösningarna omfattar lokalt omhändertagande av dagvatten, val av beläggningstyper och trafiksäkerhet. Arbetet kommer att användas av Xylem till förfrågningsunderlaget för kommande anläggning av parkeringen.

Laserskanning och bildbaserad skanning är två metoder för insamling av geodata i 3D. Detta kan sedan användas för att exempelvis skapa punktmoln och triangelmodeller. Båda metoderna har många användningsområden, exempelvis inom samhällsplanering, byggbranschen, brottsutredning och industrin. Ett vanligt användningsområde är dokumentation av kulturhistoriska byggnader. I denna studie har gasklockorna i Gävle, ett område med högt kulturvärde, dokumenterats med både bildbaserad skanning och laserskanning. Syftet med denna studie är att genom olika tester utvärdera de båda metoderna. Framför allt hur väl de presterar rent mätningstekniskt men även handhavande, tidsaspekten och kostnader har jämförts. Datainsamling genomfördes på flera sätt. Laserskanningen genomfördes med multistationen Leica Nova MS50 och den bildbaserade skanningen med systemkameran Nikon D7000 samt UAS Smartplanes Smartone C. Punktmolnen från laserskanning sammankopplades automatiskt i Leica Cyclone (med 5 och 10 mm punkttäthet). I Agisoft Photoscan bearbetades bilderna från den bildbaserade skanningen. Blockutjämning utfördes och sedan skapades ett tätt punktmoln, en triangelmodell och sist en textur. Punktmoln från båda metoderna har därefter jämförts i programvarorna CloudCompare och 3D-reshaper. Resultatet när endast väggarna jämförs visar på en medelavvikelse mellan punktmolnen på 0,028 m med en standardosäkerhet på 0,032 m. Dessutom jämfördes 12 stickprov och fem referensplan för att utvärdera skillnader lokalt. Skillnaden mellan triangelmodellerna gav en medelavvikelse på 0,008 m med standardosäkerheten 0,042 m. I 3D-reshaper blev medelavvikelsen mellan punktmolnen 0,050 m med en standardosäkerhet på 0,072 m. Laserskanning ger generellt sett ett punktmoln med högre kvalitet, korrekt form och lägre osäkerhet. Bildbaserad skanning har däremot fördelarna att vara enklare att genomföra, billigare, lättare vikt samt är potentiellt mer tidseffektivt. Dessutom får andra studier resultat nästan i nivå med laserskanning. Dock är dess stora nackdel att kantiga objekt så som hörn blir avrundade. Det är svårt att bestämma vilken metod som är bäst. I slutändan beror det på vilket objekt som ska dokumenteras samt hur låga osäkerheter som krävs.

No description available.

I det här arbetet behandlas ämnet social hållbarhet inom ramen av stadsbyggnadskonceptet förtätning. Förtätning har blivit en internationell förespråkad planeringsstrategi för att hantera dagens pågående urbanisering och för att i längden kunna främja en hållbar utveckling. Så är även förtätning en central metod inom den fysiska planeringen för svenska storstadskommuner. Vad gäller den hållbara utvecklingen börjar allt mer fokus ligga på den sociala hållbarheten, även inom fysisk planering. I den här studien beskrivs ett perspektiv på vad den fysiska planeringen har för möjlighet att arbeta för en förbättrad social hållbarhet med bakgrund i vad som sägs i forskning. Forskningens perspektiv i frågan jämförs med de sociala förbättringar som planerare tillskriver den täta staden för att på så sätt belysa planerares förhållningssätt till den täta stadsstrukturens möjligheter och begränsningar att verka för social hållbarhet.   Uppsatsen syftar därmed till att granska planerares uppfattning om den sociala hållbarheten i förhållande till stadsbyggnadskonceptet förtätning i den kommunala fysiska planeringen för att därigenom kunna dra slutsatser om, och i så fall förklara hur, förtätning av städer kan bidra till en positiv utveckling av den sociala hållbarheten. Som utgångspunkt för studien används ett teoretiskt perspektiv som grundar sig på vad forskningen säger om vad social hållbarhet är och hur det är kopplat till förtätning. Den teoretiska bakgrunden utgör sedan referensram för undersökningen av empirin. För arbetet har Malmö stad valts som empiriskt studieobjekt där en kvalitativ innehållsanalys används som metod för att undersöka de kommunala planeringsdokumenten. Malmö stad är en kommun som i sina planeringsdokument explicit skriver att förtätning är en av deras övergripande stadsbyggnadsstrategier vilken ska tillämpas i deras arbete mot en hållbar stadsutveckling. Malmö är en stad med både en stor förväntad befolkningstillväxt och en stad som beskriver sig ha stora utmaningar med den sociala hållbarheten, till exempel vad gäller integration. I den meningen är därför Malmö ett intressant exempel att undersöka för den här studien. I arbetets avslutande del jämförs kunskapen från teorin med resultaten från den empiriska undersökningen, det vill säga vad som framkommer av praktiken från kommunen, för att kunna dra slutsatser om planerares syn på den sociala hållbarheten och dess koppling till stadsbyggnadskonceptet förtätning.   Resultatet av arbetet har visat på att planerare i sina dokument framställer förtätning som en planeringsstrategi som övervägande kan bidra till positiva effekter för den sociala hållbarheten, trots att det enligt forskning inte finns några entydiga bevis för att en tät stad är socialt fördelaktig. Det går därför att vara kritisk till vad planerarna har för förhållningsätt till hur de anser att en fysiskt tätare stad i praktiken ska kunna bidra till en förbättrad social hållbarhet i Malmö. Ett samhälles mjuka strukturer ses trots allt som mest avgörande och betydande för den sociala utvecklingen, varför en tydligare koppling mellan sociala aspekter och fysisk planering är en önskvärd riktning för att kunna närma sig sociala utmaningar även inom den fysiska planeringen.

Rådande forskningsläge redogör för grönytors bortfall till förmån för förtätning. Detta sker även i Örebro tätort, där statistik visar att allmänna grönytor i Örebro tätort har minskat (SCB 2015a), trots att Örebro kommun har tydliga styrdokument och riktlinjer som förespråkar det motsatta. Denna motsägelse gör det intressant att i denna kontext skapa en förståelse för planeringsprocessen utifrån förtätning och grönstruktur samt undersöka implementeringen av kommunala styrdokuments gröna såväl som förtätningsvärden. Sammantaget syftar studien till att undersöka hur Örebro kommun förhåller sig till förtätningsidealets påverkan på grönstrukturen. För att skapa en förståelse för planeringsprocessen, implementeringen samt Örebro kommuns förhållningssätt till förtätning och grönstruktur har en kvalitativ fallstudie valts som studiens forskningsstrategi med Örebro tätort som fall. Studiens empiriska material består av kommunala styrdokument: Strategi för arkitektur och byggande samt Grönstrategin, kombinerat med kvalitativa intervjuer med tjänstepersoner från Stadsbyggnadskontoret i Örebro kommun. En kvalitativ innehållsanalys genomfördes som metod för att analysera studiens empiriska material. För att på ett systematiskt sätt hantera den kvalitativa data utarbetades en teoretisk analysram som sedan kom att ligga till grund för studiens resultat- och analyskapitel. Med hjälp av den teoretiska analysramen synliggjordes en medvetenhet samt en generellt positiv syn på förtätningsidealets påverkan på grönstrukturen, där möjligheten att kombinera en tät och grön stad i Örebro tätort ansågs vara god. Örebro kommuns syn på gröna värden har visats vara i en övergångsfas, från ett fokus på grönområden utifrån dess instrumentella värde till att snarare fokusera på dess egenvärde. Vidare kan en komplexitet i planeringsprocessen samt en paradox i kommunens förhållningssätt till relationen mellan förtätning och grönstruktur till viss del konstateras.

Automated pattern recognition of stone walls, within both point cloud and image processing, can help identify previously inaccessible areas than with only image pro-cessing. This is important as stone walls are biotopes and serve as structures and have ecological functions for both plants and animals. An automated pattern recog-nition can also benefit Sweden with the fulfillment of the national environmental quality objectives, as well as several commitments from the EU which promote the preservation of biological diversity and cultural heritage. However, conventional airborne laser scanners, via airplanes, have not had a sufficiently high point density and penetration of dense forests. This study therefore aims to use an improved tech-nology in Light Detection and Ranging (LiDAR), where data is collected from Sin-gle Photon LiDAR (SPL). Then, the automated pattern recognition will be used to discover stone walls in varied terrain. After the evaluation, two out of five stone walls were identified, one of which had rendered 99.99% of the target area and the other had a 75% target area, although both also displayed one false hit outside of the desired area. The remaining missing area, as well as the other stone walls, could not be identified because of nearby fac-tors such as shrubbery and trees, but even though the method selection for this study did not provide a 100% match on all stone walls, the data from the SPL tech-nology is still useful for pattern recognition with its point density and penetration. The conclusion of this work is that a point cloud filtering must be improved, if not adapted for each area of stone walls, to create better areas of interest before image processing of segmentation and pattern recognition can be implemented. However, the study shows that a combination of point cloud and image processing for auto-matic pattern recognition is a useful way of identifying stone walls. / En automatiserad mönsterigenkänning av stenmurar, inom både punktmolns- och bildbehandling, kan bidra till att identifiera tidigare oåtkomliga områden än med endast bildbehandling. Detta är viktigt då stenmurar är biotoper och fungerar som strukturer och ekologiska funktioner för både växter och djur. En automatiserad mönsterigenkänning kan även bidra till att Sverige gynnar uppfyllandet av de nation-ella miljökvalitetsmålen, samt flera åtaganden från EU enklare inom bevarelse av den biologiska mångfalden och kulturarv. Däremot har konventionella flygburna la-serskanningar, med flygplan, inte haft en tillräcklig hög punkttäthet och genom-trängning av tät skog. Denna studie syftar därför till att använda sig av en förbättrad teknik inom Light Detection and Ranging (LiDAR), där data är insamlat från Single Photon LiDAR (SPL). Därefter ska den automatiserade mönsterigenkänningen an-vändas på dess data för att identifiera stenmurar i varierad terräng. Efter utvärderingen identifierades två av fem stenmurar, varav den ena muren hade 99,99 % upphittad träffyta med en felträff och den andra muren hade en 75 % upp-hittad träffyta med en felträff. Resterande saknad träffyta, samt de övriga stenmu-rarna, kunde inte identifieras på grund av närliggande faktorer som buskage och träd, men även om metodvalet till den här studien inte gav en 100 % träffyta på alla samtliga stenmurar är data från SPL-tekniken fortfarande användbart för mönsteri-genkänning med dess punkttäthet och genomträngning. Slutsatsen av detta arbete är att en punktmolnsfiltreringen måste förbättras, om inte anpassas för varje område av stenmurar, för att på så sätt skapa bättre intresseområden av stenmurar innan bildbe-handling av segmentering och mönsterigenkänning kan implementeras. Däremot vi-sar studien att en kombination av punktmolns- och bildbehandling för automatisk mönsterigenkänning är ett användbart arbetssätt för identifiering av stenmurar.

Open Domain Question Answering (OpenQA) is a task concerning automatically finding answers to a query from a given set of documents. Language-agnostic OpenQA is an increasingly important research area in the globalised world, where the answers can be in a different language from the question. An OpenQA system generally consists of a document retriever to retrieve relevant passages and a reader to extract answers from the passages. Large Transformers, such as Dense Passage Retrieval (DPR) models, have achieved state-of-the-art performances in document retrievals, but they are computationally expensive in production. Knowledge Distillation (KD) is an effective way to reduce the size and increase the speed of Transformers while retaining their performances. However, most existing research focuses on distilling single Transformer models, instead of multi-Transformer models, as in the case of DPR. This thesis project uses MiniLM and DistilBERT distillation methods, two of the most successful methods to distil the BERT model, to individually distil the passage and query model of a fined-tuned DPR model comprised of two pretrained MPNet models. In addition, the project proposes and tests Embedding Similarity Loss (ESL), a distillation loss designed for the interaction between the passage and query models in DPR architecture. The results show that using ESL results in better students than using MiniLM or DistilBERT loss alone and that combining ESL with any of the other two losses increases their student models’ performances in most cases, especially when training on Information-Seeking Question Answering in Typologically Diverse Languages (TyDi QA) instead of The Stanford Question Answering Dataset 1.1 (SQuAD 1.1). The best resulting 6-layer student DPR model retained more than 90% of the recall and Mean Average Precision (MAP) in Cross-Lingual Transfer (XLT) tasks while reducing the inference time to 63.2%. In Generalised Cross-Lingual Transfer (G-XLT) tasks, it retained only around 42% of the recall and MAP using 53.8% of the inference time. / Domänlöst frågebesvarande är en uppgift som handlar om att automatiskt hitta svar på en fråga från en given uppsättning av dokument. Språkagnostiska domänlöst frågebesvarande är ett allt viktigare forskningsområde i den globaliserade världen, där svaren kan vara på ett annat språk än själva frågan. Ett domänlöst frågebesvarande-system består i allmänhet av en dokumenthämtare som plockar relevanta textavsnitt och en läsare som extraherar svaren från dessa textavsnitt. Stora transformatorer, såsom DPR-modeller (Dense Passage Retrieval), har uppnått toppresultat i dokumenthämtning, men de är beräkningsmässigt dyra i produktion. KD (Knowledge Distillation) är ett effektivt sätt att minska storleken och öka hastigheten hos transformatorer samtidigt som deras prestanda bibehålls. För det mesta är den existerande forskningen dock inriktad på att destillera enstaka transformatormodeller i stället för modeller med flera transformatorer, som i fallet med DPR. I det här examensarbetet används MiniLM- och DistilBERT-destilleringsmetoderna, två av de mest framgångsrika metoderna för att destillera BERT-modellen, för att individuellt destillera text- och frågemodellen i en finjusterad DPRmodell som består av två förinlärda MPNet-modeller. Dessutom föreslås och testas ESL (Embedding Similarity Loss), en destilleringsförlust som är utformad för interaktionen mellan text- och frågemodellerna i DPRarkitekturen. Resultaten visar att användning av ESL resulterar i bättre studenter än om man enbart använder MiniLM eller DistilBERT-förlusten och att kombinationen ESL med någon av de andra två förlusterna ökar deras studentmodellers prestanda i de flesta fall, särskilt när man tränar på TyDi QA (Typologically Diverse Languages) istället för SQuAD 1.1 (The Stanford Question Answering Dataset). Den bästa resulterande 6-lagriga student DPRmodellen behöll mer än 90% av återkallandet och MAP (Mean Average Precision) för XLT-uppgifterna (Cross-Lingual Transfer) samtidigt som tiden för inferens minskades till 63.2%. För G-XLT-uppgifterna (Generalised CrossLingual Transfer) bibehölls endast cirka 42% av återkallelsen och MAP med 53.8% av inferenstiden.

As the amount of content online grows, information retrieval becomes increasingly crucial. Traditional information retrieval does not take the text order into account and is also dependent on exact text matching between the query and the document. Therefore, a query consisting of synonyms to words in a document will not retrieve that document even if it could have been relevant to the user. An alternative approach is dense retrieval which solves these issues by representing the semantic meaning of the query or document using a vector representation. Semantically similar queries and documents are represented with vectors close to each other in a vector space. Vector similarity search can be used to find the most relevant documents for a query. Since the semantic meanings of the words are used, synonyms and paraphrases are handled implicitly. There are several ways to design these representation vectors, either by using one or several vectors to represent each query or document, by changing the dimensionality of the vectors, or by changing the span of values in the vectors. Each option brings its trade-offs in terms of quality of search results, query latency, and index memory footprint. This study experimented with each of the alternatives above. Since most previous research within the area has been done in a monolingual, mainly English context, this study used four different languages to investigate if the trade-offs differed. In this study, the quality, latency, and memory footprint moved in the same direction, i.e., when the quality increased, then the latency increased as well. This was the case for all the languages. For the version that used one vector each for the document and query, decreasing the dimensionality to 128 or 64 gave significant latency improvements but did not affect the quality. For the larger version, which used 32 vectors for the query and 64 for the document, converting the values of vectors to binary had no significant effect on quality but greatly reduced the storage size. / Mängden innehåll på internet växer, och med det behovet av välfungerande informationssökningssystem. Traditionella sökmotorer tar inte hänsyn till ordföljden och är beroende av exakt textmatchning mellan sökfrågan och dokumentet. På grund av detta kommer en sökfråga som innehåller synonymer till ord i ett dokument inte att hämta det dokumentet, även om det hade kunnat vara relevant för användaren. En annan metod är tät informationssökning (en: Dense Retrieval) som löser de här problemen implicit genom att representera den semantiska betydelsen av sökfrågan eller dokumentet med en vektorrepresentation. Semantiskt lika sökfrågor och dokument representeras av närliggande vektorer i ett vektorrum. Likhetssökning med vektorerna kan användas för att hitta de mest relevanta dokumenten för en sökfråga. Eftersom ordens semantiska betydelse används, hanteras synonymer och parafraser implicit. Det finns flera sätt att utforma vektorerna, antingen genom att använda en eller flera vektorer för att representera varje sökfråga eller dokument, genom att ändra vektorernas dimensionalitet, eller genom att ändra spannet för vektorernas värden. Varje alternativ har sina egna för- och nackdelar med avseende på sökresultatens kvalitet, sökningarnas tidsåtgång, och hur mycket minne indexet upptar. I den här studien har vi undersökt alla ovanstående aspekter. Eftersom den mesta tidigare forskningen enbart har gjorts i en engelsk kontext, använder den här studien fyra olika språk för att se om föroch nackdelarna skiljde sig åt mellan de olika språken. I den här studien rörde sig kvaliteten, söktiden och minnesavtrycket i samma riktning, det vill säga när kvaliteten ökade, ökade också söktiden. Detta gällde för alla olika språk. För versionen som använde en vektor vardera för sökfrågan och dokumentet, gav en minskning av dimensionaliteten till 128 eller 64 betydande minskningar av söktiden men förändrade inte kvaliteten. För den större version som använde 32 vektorer för sökfrågan och 64 för dokumentet, gjorde inte en omvandling av vektorernas värden till binära någon skillnad för kvaliteten, men minskade lagringsutrymmet betydligt.