論文の概要: Towards Robust Probabilistic Modeling on SO(3) via Rotation Laplace Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10465v1
• Date: Wed, 17 May 2023 12:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 18:47:48.483397
• Title: Towards Robust Probabilistic Modeling on SO(3) via Rotation Laplace Distribution
• Title（参考訳）: 回転ラプラス分布によるSO(3)のロバスト確率モデリングに向けて
• Authors: Yingda Yin, Jiangran Lyu, Yang Wang, He Wang, Baoquan Chen
• Abstract要約: 単一のRGB画像から3DoF回転を推定することは難しい問題である。 本稿では,SO(3)上の新しい回転ラプラス分布を提案する。 我々の手法は、異常値の乱れに対して堅牢であり、改善可能な低エラー領域への多くの勾配を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.26083557492705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the 3DoF rotation from a single RGB image is an important yet challenging problem. As a popular approach, probabilistic rotation modeling additionally carries prediction uncertainty information, compared to single-prediction rotation regression. For modeling probabilistic distribution over SO(3), it is natural to use Gaussian-like Bingham distribution and matrix Fisher, however they are shown to be sensitive to outlier predictions, e.g. $180^\circ$ error and thus are unlikely to converge with optimal performance. In this paper, we draw inspiration from multivariate Laplace distribution and propose a novel rotation Laplace distribution on SO(3). Our rotation Laplace distribution is robust to the disturbance of outliers and enforces much gradient to the low-error region that it can improve. In addition, we show that our method also exhibits robustness to small noises and thus tolerates imperfect annotations. With this benefit, we demonstrate its advantages in semi-supervised rotation regression, where the pseudo labels are noisy. To further capture the multi-modal rotation solution space for symmetric objects, we extend our distribution to rotation Laplace mixture model and demonstrate its effectiveness. Our extensive experiments show that our proposed distribution and the mixture model achieve state-of-the-art performance in all the rotation regression experiments over both probabilistic and non-probabilistic baselines.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像から3DoF回転を推定することは重要な問題である。 一般的なアプローチとして、確率的回転モデリングは、単予想回転回帰と比較して予測不確実性情報も持つ。 SO(3) 上の確率分布をモデル化するためには、ガウス的なビンガム分布と行列フィッシャーを用いるのが自然であるが、それらは例えば180^\circ$エラーのような外れ値の予測に敏感であり、したがって最適性能に収束することができない。 本稿では,多変量ラプラス分布からインスピレーションを得て,SO(3)上の新しい回転ラプラス分布を提案する。 我々の回転ラプラス分布は、異常値の乱れに対して頑健であり、改善可能な低エラー領域に多くの勾配を強制する。 また,本手法は小雑音に対して頑健性を示し,不完全アノテーションを許容することを示す。 この利点により、擬似ラベルがノイズである半教師付き回転回帰におけるその利点を実証する。 対称物体に対する多モード回転解空間を更に捉えるため、我々は分布をラプラス混合モデルに拡張し、その有効性を示す。 提案した分布と混合モデルにより, 確率的および非確率的ベースライン上の回転回帰実験のすべてにおいて, 最先端性能が得られることを示す。

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