論文の概要: MinBackProp -- Backpropagating through Minimal Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17993v2
- Date: Mon, 10 Jun 2024 10:15:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 00:14:44.085032
- Title: MinBackProp -- Backpropagating through Minimal Solvers
- Title（参考訳）: MinBackProp -- 最小限の解決を通じてバックプロパゲート
- Authors: Diana Sungatullina, Tomas Pajdla,
- Abstract要約: インプリシット関数定理(IFT)を用いて微分を計算し、最小問題解法の解をバックプロパゲートすることは単純で高速で安定であることを示す。
本稿では,3次元点登録のための外乱除去重量をトレーニングするおもちゃの例と,画像マッチングにおける外乱除去とRANSACサンプリングネットワークの実際の応用について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4604003661048266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present an approach to backpropagating through minimal problem solvers in end-to-end neural network training. Traditional methods relying on manually constructed formulas, finite differences, and autograd are laborious, approximate, and unstable for complex minimal problem solvers. We show that using the Implicit function theorem (IFT) to calculate derivatives to backpropagate through the solution of a minimal problem solver is simple, fast, and stable. We compare our approach to (i) using the standard autograd on minimal problem solvers and relate it to existing backpropagation formulas through SVD-based and Eig-based solvers and (ii) implementing the backprop with an existing PyTorch Deep Declarative Networks (DDN) framework. We demonstrate our technique on a toy example of training outlier-rejection weights for 3D point registration and on a real application of training an outlier-rejection and RANSAC sampling network in image matching. Our method provides $100\%$ stability and is 10 times faster compared to autograd, which is unstable and slow, and compared to DDN, which is stable but also slow.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、エンドツーエンドのニューラルネットワークトレーニングにおいて、最小限の問題解決者を通してバックプロパゲーションを行うアプローチを提案する。
手作業で構築された公式、有限差分、オートグレードに依存する従来の手法は、複雑な最小限の問題解決者にとって、困難で近似的で不安定である。
インプリシット関数定理(IFT)を用いて微分を計算し、最小問題解法の解をバックプロパゲートすることは単純で高速で安定であることを示す。
私たちは我々のアプローチと比べる
i) 最小限の問題解法における標準オートグレードを用いて、SVDおよびEigに基づく解法を通して、既存のバックプロパゲーション公式に関連付けること。
(ii) 既存のPyTorch Deep Declarative Networks (DDN)フレームワークでバックプロップを実装する。
本稿では,3次元点登録のための外乱除去重量をトレーニングするおもちゃの例と,画像マッチングにおける外乱除去とRANSACサンプリングネットワークの実際の応用について述べる。
本手法は安定性が100\%で, 不安定で遅いオートグレードに比べて10倍高速であり, DDNは安定だが遅い。
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