論文の概要: Learning Physics From Video: Unsupervised Physical Parameter Estimation for Continuous Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01376v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 09:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:29:22.020883
• Title: Learning Physics From Video: Unsupervised Physical Parameter Estimation for Continuous Dynamical Systems
• Title（参考訳）: ビデオから物理を学ぶ:連続力学系の教師なし物理パラメータ推定
• Authors: Alejandro Castañeda Garcia, Jan van Gemert, Daan Brinks, Nergis Tömen,
• Abstract要約: ビデオからの自動パラメータ推定の最先端は、大規模データセット上で教師付きディープネットワークをトレーニングすることによって解決される。 単一ビデオから, 既知, 連続制御方程式の物理パラメータを推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.11170948406405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting physical dynamical system parameters from videos is of great interest to applications in natural science and technology. The state-of-the-art in automatic parameter estimation from video is addressed by training supervised deep networks on large datasets. Such datasets require labels, which are difficult to acquire. While some unsupervised techniques -- which depend on frame prediction -- exist, they suffer from long training times, instability under different initializations, and are limited to hand-picked motion problems. In this work, we propose a method to estimate the physical parameters of any known, continuous governing equation from single videos; our solution is suitable for different dynamical systems beyond motion and is robust to initialization compared to previous approaches. Moreover, we remove the need for frame prediction by implementing a KL-divergence-based loss function in the latent space, which avoids convergence to trivial solutions and reduces model size and compute.
• Abstract（参考訳）: ビデオから物理力学系パラメータを抽出することは、自然科学やテクノロジーの応用に大きな関心を持つ。 ビデオからの自動パラメータ推定の最先端は、大規模データセット上で教師付きディープネットワークをトレーニングすることによって解決される。 このようなデータセットにはラベルが必要ですが、取得は困難です。 フレーム予測に依存する教師なしのテクニックがいくつか存在するが、それらは長い訓練時間、異なる初期化の下で不安定であり、手書き動作の問題に限られている。 本研究では, 動き以外の動的システムに適合し, 従来の手法に比べて初期化に頑健である, 一つのビデオから, 既知の連続支配方程式の物理パラメータを推定する手法を提案する。 さらに,KL分割に基づく損失関数を潜在空間に実装することにより,フレーム予測の必要性を排除し,自明な解への収束を回避し,モデルサイズと計算量を削減する。

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