論文の概要: ROBIN: a Graph-Theoretic Approach to Reject Outliers in Robust
Estimation using Invariants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03659v2
- Date: Tue, 23 Mar 2021 20:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 22:41:42.549282
- Title: ROBIN: a Graph-Theoretic Approach to Reject Outliers in Robust
Estimation using Invariants
- Title（参考訳）: ROBIN:不変量を用いたロバスト推定における外乱除去法
- Authors: Jingnan Shi, Heng Yang, Luca Carlone
- Abstract要約: 外乱は典型的には誤ったデータアソシエーションや特徴マッチングの結果である。
頑健な推定に対する現在のアプローチは、多くの外れ値が存在する場合、正確に見積もることができない。
本稿では, プルー・アウトレーヤへのアプローチについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.19476775410544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many estimation problems in robotics, computer vision, and learning require
estimating unknown quantities in the face of outliers. Outliers are typically
the result of incorrect data association or feature matching, and it is common
to have problems where more than 90% of the measurements used for estimation
are outliers. While current approaches for robust estimation are able to deal
with moderate amounts of outliers, they fail to produce accurate estimates in
the presence of many outliers. This paper develops an approach to prune
outliers. First, we develop a theory of invariance that allows us to quickly
check if a subset of measurements are mutually compatible without explicitly
solving the estimation problem. Second, we develop a graph-theoretic framework,
where measurements are modeled as vertices and mutual compatibility is captured
by edges. We generalize existing results showing that the inliers form a clique
in this graph and typically belong to the maximum clique. We also show that in
practice the maximum k-core of the compatibility graph provides an
approximation of the maximum clique, while being faster to compute in large
problems. These two contributions leads to ROBIN, our approach to Reject
Outliers Based on INvariants, which allows us to quickly prune outliers in
generic estimation problems. We demonstrate ROBIN in four geometric perception
problems and show it boosts robustness of existing solvers while running in
milliseconds in large problems.
- Abstract（参考訳）: ロボット工学、コンピュータビジョン、学習における多くの推定問題は、外れ値の面において未知量の推定を必要とする。
外れ値は通常、不正確なデータアソシエーションや特徴マッチングの結果であり、見積もりに使用される測定値の90%以上が外れ値であるような問題が発生することが多い。
現在のロバストな見積もりのアプローチは、適度な量の外れ値に対処できるが、多くの外れ値が存在する場合に正確な見積もりを生成することができない。
本稿では,prune outliers へのアプローチについて述べる。
まず, 推定問題を明示的に解くことなく, 測定のサブセットが相互に互換性があるかどうかを迅速に確認できる不変性の理論を考案する。
第2に,測定値を頂点としてモデル化し,相互互換性をエッジで捉えるグラフ理論フレームワークを開発した。
既存の結果を一般化し、このグラフでイリアーがクランクを形成し、典型的には最大クランクに属することを示す。
また,互換性グラフの最大kコアは,大規模問題での計算が高速であると同時に,最大クランクの近似も可能であることを示す。
この2つのコントリビューションは、Invariantsに基づくReject OutliersアプローチであるRobINにつながります。
本研究では, 4 つの幾何学的知覚問題において ROBIN を実証し, 大きな問題においてミリ秒で実行しながら, 既存の解法の堅牢性を高めることを示す。
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