論文の概要: RLSAC: Reinforcement Learning enhanced Sample Consensus for End-to-End Robust Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05318v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 03:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:47:36.734987
• Title: RLSAC: Reinforcement Learning enhanced Sample Consensus for End-to-End Robust Estimation
• Title（参考訳）: RLSAC: エンドツーエンドロバスト推定のための強化サンプル合意
• Authors: Chang Nie, Guangming Wang, Zhe Liu, Luca Cavalli, Marc Pollefeys, Hesheng Wang
• Abstract要約: RLSAC(Reinforcement Learning enhanced SAmple Consensus framework for end-to-end robust estimation)を提案する。 RLSACはグラフニューラルネットワークを用いて、データとメモリの特徴の両方を利用して探索方向を案内し、次の最小セットをサンプリングする。 実験の結果, RLSACは特徴から学習し, より優れた仮説を徐々に探求できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.47709320443998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust estimation is a crucial and still challenging task, which involves estimating model parameters in noisy environments. Although conventional sampling consensus-based algorithms sample several times to achieve robustness, these algorithms cannot use data features and historical information effectively. In this paper, we propose RLSAC, a novel Reinforcement Learning enhanced SAmple Consensus framework for end-to-end robust estimation. RLSAC employs a graph neural network to utilize both data and memory features to guide exploring directions for sampling the next minimum set. The feedback of downstream tasks serves as the reward for unsupervised training. Therefore, RLSAC can avoid differentiating to learn the features and the feedback of downstream tasks for end-to-end robust estimation. In addition, RLSAC integrates a state transition module that encodes both data and memory features. Our experimental results demonstrate that RLSAC can learn from features to gradually explore a better hypothesis. Through analysis, it is apparent that RLSAC can be easily transferred to other sampling consensus-based robust estimation tasks. To the best of our knowledge, RLSAC is also the first method that uses reinforcement learning to sample consensus for end-to-end robust estimation. We release our codes at https://github.com/IRMVLab/RLSAC.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い環境でモデルパラメータを推定する作業は、ロバストな見積もりは非常に重要で難しい作業です。 従来のサンプリングコンセンサスに基づくアルゴリズムは、堅牢性を達成するために数回サンプリングされるが、これらのアルゴリズムはデータの特徴や履歴情報を効果的に利用することはできない。 本稿では,エンドツーエンドロバスト推定のための強化学習強化サンプルコンセンサスフレームワークrlsacを提案する。 RLSACはグラフニューラルネットワークを用いて、データとメモリの特徴の両方を利用して探索方向を案内し、次の最小セットをサンプリングする。 下流タスクのフィードバックは、教師なしトレーニングの報酬となる。 したがって、RSACは、エンドツーエンドのロバスト推定のために下流タスクの特徴やフィードバックを学ぶために差別化を避けることができる。 さらにrlsacは、データとメモリの機能の両方をエンコードする状態遷移モジュールを統合する。 実験の結果, RLSACは特徴から学習し, より優れた仮説を徐々に探求できることがわかった。 分析により、rlsacを他のサンプリングコンセンサスに基づくロバスト推定タスクに容易に転送できることが判明した。 我々の知る限り、RSACは、強化学習を用いて、エンドツーエンドのロバストな評価のためのコンセンサスをサンプリングする最初の方法でもある。 コードはhttps://github.com/irmvlab/rlsacでリリースします。

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