論文の概要: Near-optimal Active Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18999v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:17:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:36.387708
• Title: Near-optimal Active Reconstruction
• Title（参考訳）: 近位部能動再建術
• Authors: Daniel Yang,
• Abstract要約: アクティブオブジェクト再構成の文脈において,Next Best View(NBV)問題に対するアルゴリズムを設計する。 我々はアルゴリズムの累積的後悔のために線形境界を厳格に導き、ほぼ最適性を保証する。 シミュレーションフレームワークにおいて,アルゴリズムの性能を実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.037563407333583
• License:
• Abstract: With the growing practical interest in vision-based tasks for autonomous systems, the need for efficient and complex methods becomes increasingly larger. In the rush to develop new methods with the aim to outperform the current state of the art, an analysis of the underlying theory is often neglected and simply replaced with empirical evaluations in simulated or real-world experiments. While such methods might yield favorable performance in practice, they are often less well understood, which prevents them from being applied in safety-critical systems. The goal of this work is to design an algorithm for the Next Best View (NBV) problem in the context of active object reconstruction, for which we can provide qualitative performance guarantees with respect to true optimality. To the best of our knowledge, no previous work in this field addresses such an analysis for their proposed methods. Based on existing work on Gaussian process optimization, we rigorously derive sublinear bounds for the cumulative regret of our algorithm, which guarantees near-optimality. Complementing this, we evaluate the performance of our algorithm empirically within our simulation framework. We further provide additional insights through an extensive study of potential objective functions and analyze the differences to the results of related work.
• Abstract（参考訳）: 自律システムのための視覚ベースのタスクへの実践的関心が高まり、効率的で複雑な方法の必要性がますます高まっていく。 最先端技術よりも優れた新しい手法の開発を急ぐ中で、基礎となる理論の分析は無視され、シミュレーションや実世界の実験で経験的な評価に置き換えられる。 このような手法は実際は良好な性能が得られるかもしれないが、よく理解されていないため、安全クリティカルなシステムでは適用できない。 本研究の目的は,能動オブジェクト再構成の文脈でNext Best View(NBV)問題に対するアルゴリズムを設計することである。 我々の知る限りでは、この分野におけるこれまでの研究は、提案手法のそのような分析に対処するものではない。 ガウス過程最適化に関する既存の研究に基づいて、近似性を保証するアルゴリズムの累積後悔に対して、線形境界を厳格に導出する。 これを補完し、シミュレーションフレームワーク内で経験的にアルゴリズムの性能を評価する。 さらに、潜在的目的関数の広範な研究を通じてさらなる洞察を与え、関連する研究結果の違いを分析する。

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