論文の概要: Deep Learning at the Intersection: Certified Robustness as a Tool for 3D Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13135v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 15:00:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 14:41:09.655192
- Title: Deep Learning at the Intersection: Certified Robustness as a Tool for 3D Vision
- Title（参考訳）: インターセクションにおける深層学習:3Dビジョンのツールとしてのロバストネス認定
- Authors: Gabriel Pérez S, Juan C. Pérez, Motasem Alfarra, Jesús Zarzar, Sara Rojas, Bernard Ghanem, Pablo Arbeláez,
- Abstract要約: 空間の占有度を表す分類器と空間の符号距離関数(SDF)との興味深いリンクを強調した。
ランダム化スムーシング(RS)の認証手法をSDFの計算に用いることを提案する。
提案手法は,新しい視点合成における概念実証実験を通じて検証された,SDFを計算するための革新的で実用的なツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.56764129542485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents preliminary work on a novel connection between certified robustness in machine learning and the modeling of 3D objects. We highlight an intriguing link between the Maximal Certified Radius (MCR) of a classifier representing a space's occupancy and the space's Signed Distance Function (SDF). Leveraging this relationship, we propose to use the certification method of randomized smoothing (RS) to compute SDFs. Since RS' high computational cost prevents its practical usage as a way to compute SDFs, we propose an algorithm to efficiently run RS in low-dimensional applications, such as 3D space, by expressing RS' fundamental operations as Gaussian smoothing on pre-computed voxel grids. Our approach offers an innovative and practical tool to compute SDFs, validated through proof-of-concept experiments in novel view synthesis. This paper bridges two previously disparate areas of machine learning, opening new avenues for further exploration and potential cross-domain advancements.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習における認証されたロバスト性と3Dオブジェクトのモデリングとの新たな関連性について予備研究を行う。
空間の占有度を表す分類器のMCR(Maximal Certified Radius)と空間の符号距離関数(Signed Distance Function, SDF)との興味深いリンクを強調した。
この関係を利用して、ランダム化スムーシング(RS)の認証手法をSDFの計算に用いることを提案する。
RSの高計算コストは,SDFの計算手段としての実用的利用を妨げるため,事前に計算されたボクセルグリッド上でガウススムージングとしてRSの基本演算を表現することにより,3次元空間などの低次元アプリケーションでRSを効率的に動作させるアルゴリズムを提案する。
提案手法は,新しい視点合成における概念実証実験を通じて検証された,SDFを計算するための革新的で実用的なツールを提供する。
本稿は、これまでと異なる2つの機械学習分野を橋渡しし、さらなる探索と潜在的なクロスドメインの進展のための新たな道を開く。
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