論文の概要: Differentiable Particle Filters through Conditional Normalizing Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00488v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 14:31:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 13:58:39.298048
• Title: Differentiable Particle Filters through Conditional Normalizing Flow
• Title（参考訳）: 条件付き正規化流による微分可能な粒子フィルタ
• Authors: Xiongjie Chen, Hao Wen, and Yunpeng Li
• Abstract要約: 微分可能な粒子フィルタは、観測データから学習することで、動的および測定モデルを適応的に訓練する柔軟なメカニズムを提供する。 本稿では, 条件付き正規化フローを用いて, 微分可能な粒子フィルタの提案分布を構築する。 視覚的トラッキングタスクにおけるフローベース微分可能粒子フィルタの条件正規化性能を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.230706386020833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentiable particle filters provide a flexible mechanism to adaptively train dynamic and measurement models by learning from observed data. However, most existing differentiable particle filters are within the bootstrap particle filtering framework and fail to incorporate the information from latest observations to construct better proposals. In this paper, we utilize conditional normalizing flows to construct proposal distributions for differentiable particle filters, enriching the distribution families that the proposal distributions can represent. In addition, normalizing flows are incorporated in the construction of the dynamic model, resulting in a more expressive dynamic model. We demonstrate the performance of the proposed conditional normalizing flow-based differentiable particle filters in a visual tracking task.
• Abstract（参考訳）: 微分可能な粒子フィルタは、観測データから学習することで動的および測定モデルを適応的に訓練する柔軟なメカニズムを提供する。 しかし、既存の微分可能な粒子フィルタのほとんどはブートストラップ粒子フィルタリングフレームワーク内にあり、より良い提案を構築するために最新の観測情報を取り込んでいない。 本稿では, 条件付き正規化フローを用いて, 粒子フィルタの提案分布を構築し, 提案分布が表現できる分布列を豊かにする。 さらに、正規化フローは動的モデルの構築に組み込まれ、より表現力のある動的モデルとなる。 提案する条件付き正規化フローベースの微分可能な粒子フィルタの性能を視覚追跡タスクで実証する。

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