論文の概要: RIO: Rotation-equivariance supervised learning of robust inertial odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11676v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 06:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 01:39:10.731616
• Title: RIO: Rotation-equivariance supervised learning of robust inertial odometry
• Title（参考訳）: RIO:頑健な慣性オードメトリーの回転等価性制御学習
• Authors: Caifa Zhou, Xiya Cao, Dandan Zeng, Yongliang Wang
• Abstract要約: 慣性オドメトリーモデルを訓練するための自己スーパーバイザとして回転等価性を導入する。 これにより、ロバストなモデルをトレーニングするための大量のラベル付きデータへの依存を減らすことができる。 そこで本研究では,慣性オドメトリーの非表示データへの一般化性を高めるために,適応型テストタイムトレーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.943918790444272
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper introduces rotation-equivariance as a self-supervisor to train inertial odometry models. We demonstrate that the self-supervised scheme provides a powerful supervisory signal at training phase as well as at inference stage. It reduces the reliance on massive amounts of labeled data for training a robust model and makes it possible to update the model using various unlabeled data. Further, we propose adaptive Test-Time Training (TTT) based on uncertainty estimations in order to enhance the generalizability of the inertial odometry to various unseen data. We show in experiments that the Rotation-equivariance-supervised Inertial Odometry (RIO) trained with 30% data achieves on par performance with a model trained with the whole database. Adaptive TTT improves models performance in all cases and makes more than 25% improvements under several scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,慣性オドメトリモデルを学習するための自己スーパーバイザとして回転同分散を導入する。 自己教師型スキームは、トレーニング段階でも推論段階でも強力な監視信号を提供することを示した。 堅牢なモデルをトレーニングするための大量のラベル付きデータへの依存を低減し、さまざまなラベル付きデータを使用してモデルを更新可能にする。 さらに,未確認データに対する慣性計測の一般化性を高めるため,不確実性推定に基づく適応型テストタイムトレーニング(TTT)を提案する。 実験では、30%のデータでトレーニングされた回転等分散制御慣性オドメトリー(RIO)が、データベース全体をトレーニングしたモデルを用いて、パーパフォーマンスで達成されることを示す。 Adaptive TTTはすべてのケースでモデルのパフォーマンスを改善し、いくつかのシナリオで25%以上改善する。

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