論文の概要: Fusing the Old with the New: Learning Relative Camera Pose with Geometry-Guided Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08278v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 17:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 15:18:45.349051
• Title: Fusing the Old with the New: Learning Relative Camera Pose with Geometry-Guided Uncertainty
• Title（参考訳）: 高齢者を新しいものにする:幾何誘導不確かさによる相対的カメラポッドの学習
• Authors: Bingbing Zhuang, Manmohan Chandraker
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークトレーニング中の2つの予測系間の確率的融合を含む新しい枠組みを提案する。 本ネットワークは,異なる対応間の強い相互作用を強制することにより学習を駆動する自己追跡グラフニューラルネットワークを特徴とする。 学習に適したモーションパーマリゼーションを提案し、難易度の高いDeMoNおよびScanNetデータセットで最新のパフォーマンスを達成できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.0564497403256
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Learning methods for relative camera pose estimation have been developed largely in isolation from classical geometric approaches. The question of how to integrate predictions from deep neural networks (DNNs) and solutions from geometric solvers, such as the 5-point algorithm, has as yet remained under-explored. In this paper, we present a novel framework that involves probabilistic fusion between the two families of predictions during network training, with a view to leveraging their complementary benefits in a learnable way. The fusion is achieved by learning the DNN uncertainty under explicit guidance by the geometric uncertainty, thereby learning to take into account the geometric solution in relation to the DNN prediction. Our network features a self-attention graph neural network, which drives the learning by enforcing strong interactions between different correspondences and potentially modeling complex relationships between points. We propose motion parmeterizations suitable for learning and show that our method achieves state-of-the-art performance on the challenging DeMoN and ScanNet datasets. While we focus on relative pose, we envision that our pipeline is broadly applicable for fusing classical geometry and deep learning.
• Abstract（参考訳）: 相対的なカメラポーズ推定のための学習法は、古典幾何学的アプローチから分離して開発された。 深層ニューラルネットワーク(dnn)からの予測と5点アルゴリズムのような幾何学的な解法を統合する方法については、まだ未検討のままである。 本稿では,ネットワークトレーニングにおける2つの予測系間の確率的融合を,その相補的利益を学習可能な方法で活用することを目的とした新しい枠組みを提案する。 融合は、幾何的不確実性によって明示的なガイダンスの下でDNNの不確かさを学習することにより達成され、したがって、DNN予測に関する幾何学的解を考慮に入れられる。 私たちのネットワークは、異なる対応間の強い相互作用を強制し、ポイント間の複雑な関係をモデル化することで学習を駆動するセルフアテンショングラフニューラルネットワークを特徴としている。 そこで本研究では,DeMoNとScanNetデータセットの学習に適した動作パラメータ化を提案する。 相対的なポーズに注目しながら、パイプラインは古典幾何学とディープラーニングを融合させるのに広く適用できると想定している。

関連論文リスト

• Deep Learning as Ricci Flow [38.27936710747996]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、複雑なデータの分布を近似する強力なツールである。 分類タスク中のDNNによる変換は、ハミルトンのリッチ流下で期待されるものと類似していることを示す。 本研究の成果は, 微分幾何学や離散幾何学から, 深層学習における説明可能性の問題まで, ツールの利用を動機づけるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T15:12:47Z)
• Quantifying uncertainty for deep learning based forecasting and flow-reconstruction using neural architecture search ensembles [0.8258451067861933]
  本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の自動検出手法を提案するとともに,アンサンブルに基づく不確実性定量化にも有効であることを示す。 提案手法は,タスクの高パフォーマンスニューラルネットワークアンサンブルを検出するだけでなく,不確実性をシームレスに定量化する。 本研究では, 歴史的データからの予測と, 海面温度のスパースセンサからのフロー再構成という2つの課題に対して, この枠組みの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T03:57:06Z)
• ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.81767856234956]
  本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。 本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T21:07:30Z)
• Knowledge Enhanced Neural Networks for relational domains [83.9217787335878]
  我々は、ニューラルネットワークに事前論理的知識を注入するニューラルネットワークアーキテクチャであるKENNに焦点を当てる。 本稿では,関係データに対するKENNの拡張を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T13:00:34Z)
• Quasi-orthogonality and intrinsic dimensions as measures of learning and generalisation [55.80128181112308]
  ニューラルネットワークの特徴空間の次元性と準直交性は、ネットワークの性能差別と共同して機能する可能性があることを示す。 本研究は, ネットワークの最終的な性能と, ランダムに初期化された特徴空間の特性との関係を示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T21:47:32Z)
• Learning Interpretable Models for Coupled Networks Under Domain Constraints [8.308385006727702]
  脳ネットワークの構造的エッジと機能的エッジの相互作用に着目して,結合ネットワークの概念を検討する。 相互作用を推定しながらノイズ項にハードネットワークの制約を課す新しい定式化を提案する。 ヒトコネクトームプロジェクトから得られたマルチシェル拡散およびタスク誘発fMRIデータセットの手法を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T06:23:31Z)
• Neural Networks Enhancement with Logical Knowledge [83.9217787335878]
  関係データに対するKENNの拡張を提案する。 その結果、KENNは、存在関係データにおいても、基礎となるニューラルネットワークの性能を高めることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-13T21:12:20Z)
• Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
  本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。 接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。 この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T04:53:31Z)
• A deep learning framework for solution and discovery in solid mechanics [1.4699455652461721]
  本稿では,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)と呼ばれるディープラーニングのクラスを,固体力学の学習と発見に応用する。 本稿では, 運動量バランスと弾性の関係をPINNに組み込む方法について解説し, 線形弾性への応用について詳細に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T08:24:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。