論文の概要: Efficient Global Optimization of Non-differentiable, Symmetric Objectives for Multi Camera Placement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11210v1
• Date: Sat, 20 Mar 2021 17:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:11:43.373126
• Title: Efficient Global Optimization of Non-differentiable, Symmetric Objectives for Multi Camera Placement
• Title（参考訳）: マルチカメラ配置のための非微分可能対称物体の効率的なグローバル最適化
• Authors: Maria L. H\"anel and Carola-B. Sch\"onlieb
• Abstract要約: 複数台のカメラを3Dシーンに最適に配置・配向するための新しい反復手法を提案する。 サンプルアプリケーションには、3D再構築の精度の向上、監視対象エリアの最大化、多視点歩行者追跡のカバレッジ向上が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a novel iterative method for optimally placing and orienting multiple cameras in a 3D scene. Sample applications include improving the accuracy of 3D reconstruction, maximizing the covered area for surveillance, or improving the coverage in multi-viewpoint pedestrian tracking. Our algorithm is based on a block-coordinate ascent combined with a surrogate function and an exclusion area technique. This allows to flexibly handle difficult objective functions that are often expensive and quantized or non-differentiable. The solver is globally convergent and easily parallelizable. We show how to accelerate the optimization by exploiting special properties of the objective function, such as symmetry. Additionally, we discuss the trade-off between non-optimal stationary points and the cost reduction when optimizing the viewpoints consecutively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数台のカメラを3次元シーンに最適配置・配向する手法を提案する。 サンプルアプリケーションには、3D再構築の精度の向上、監視対象エリアの最大化、多視点歩行者追跡のカバレッジ向上が含まれる。 本アルゴリズムは, サロゲート関数と排他領域法を組み合わせたブロック座標昇降法に基づく。 これにより、しばしば高価で定量化または微分不可能な難しい客観的関数を柔軟に扱うことができる。 ソルバはグローバルに収束し、容易に並列化できる。 目的関数の特殊特性,例えば対称性を利用して最適化を高速化する方法を示す。 さらに,非最適静止点間のトレードオフと,視点を連続的に最適化する場合のコスト削減について考察する。

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