論文の概要: Probabilistic 3d regression with projected huber distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05245v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 13:32:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 14:50:49.628621
- Title: Probabilistic 3d regression with projected huber distribution
- Title(参考訳): 射影ホバー分布を用いた確率的3次元回帰
- Authors: David Mohlin, Josephine Sullivan
- Abstract要約: 本手法は, 経験的誤りとよく相関する不確かさを生じることを示す。
また,予測分布のモードが回帰ベースラインより優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.888646114353371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating probability distributions which describe where an object is likely
to be from camera data is a task with many applications. In this work we
describe properties which we argue such methods should conform to. We also
design a method which conform to these properties. In our experiments we show
that our method produces uncertainties which correlate well with empirical
errors. We also show that the mode of the predicted distribution outperform our
regression baselines. The code for our implementation is available online.
- Abstract(参考訳): カメラデータからオブジェクトがどこにあるかを記述する確率分布の推定は多くのアプリケーションにおいて課題である。
本研究では,このような手法が適合すべき性質について述べる。
また,これらの特性に適合する手法も設計する。
実験では,経験的誤差とよく相関する不確実性を示す。
また,予測分布のモードが回帰ベースラインより優れていることを示す。
実装のコードはオンラインで利用可能です。
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