論文の概要: Learning Multiplicative Interactions with Bayesian Neural Networks for Visual-Inertial Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07630v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 11:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 05:38:35.750290
• Title: Learning Multiplicative Interactions with Bayesian Neural Networks for Visual-Inertial Odometry
• Title（参考訳）: 視覚慣性オドメトリーのためのベイズニューラルネットワークとの乗法相互作用の学習
• Authors: Kashmira Shinde, Jongseok Lee, Matthias Humt, Aydin Sezgin, Rudolph Triebel
• Abstract要約: 本稿では,視覚慣性オドメトリー(VIO)のためのエンドツーエンドマルチモーダル学習手法を提案する。 センサ劣化シナリオに照らして、センサの相補性を利用するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.209301916028124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents an end-to-end multi-modal learning approach for monocular Visual-Inertial Odometry (VIO), which is specifically designed to exploit sensor complementarity in the light of sensor degradation scenarios. The proposed network makes use of a multi-head self-attention mechanism that learns multiplicative interactions between multiple streams of information. Another design feature of our approach is the incorporation of the model uncertainty using scalable Laplace Approximation. We evaluate the performance of the proposed approach by comparing it against the end-to-end state-of-the-art methods on the KITTI dataset and show that it achieves superior performance. Importantly, our work thereby provides an empirical evidence that learning multiplicative interactions can result in a powerful inductive bias for increased robustness to sensor failures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,センサ劣化シナリオの光におけるセンサの相補性を活用することを目的とした,単眼視覚慣性オドメトリー(VIO)のエンドツーエンドマルチモーダル学習手法を提案する。 提案するネットワークは,複数の情報ストリーム間の乗法的相互作用を学習するマルチヘッド自己認識機構を利用する。 提案手法のもうひとつの設計特徴は,スケーラブルなラプラス近似を用いたモデル不確実性の導入である。 提案手法の性能を,KITTIデータセットのエンドツーエンドの最先端手法と比較することにより評価し,優れた性能が得られることを示す。 重要なことは、我々の研究は、乗法的相互作用の学習が、センサーの故障に対する堅牢性を高める強力な誘導バイアスをもたらすという実証的な証拠を提供する。

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