論文の概要: Task-Driven Implicit Representations for Automated Design of LiDAR Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22344v1
• Date: Wed, 28 May 2025 13:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.626695
• Title: Task-Driven Implicit Representations for Automated Design of LiDAR Systems
• Title（参考訳）: LiDARシステムの自動設計のためのタスク駆動型命令表現
• Authors: Nikhil Behari, Aaron Young, Akshat Dave, Ramesh Raskar,
• Abstract要約: 本稿では,任意の制約下でのタスク駆動型LiDARシステム設計のためのフレームワークを提案する。 連続した6次元設計空間におけるLiDARの構成を表現し、フローベース生成モデルを用いてタスク固有の暗黙の密度を学習する。 次に、センサを6次元空間のパラメトリック分布としてモデル化し、予測最大化を用いて学習した暗黙密度に適合させることにより、新しいLiDARシステムを合成する。 我々は,顔スキャン,ロボットトラッキング,物体検出などの現実のアプリケーションに触発されたLiDARシステム設計を実現することで,3次元視覚における多様なタスクに対する本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.93375449996958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging system design is a complex, time-consuming, and largely manual process; LiDAR design, ubiquitous in mobile devices, autonomous vehicles, and aerial imaging platforms, adds further complexity through unique spatial and temporal sampling requirements. In this work, we propose a framework for automated, task-driven LiDAR system design under arbitrary constraints. To achieve this, we represent LiDAR configurations in a continuous six-dimensional design space and learn task-specific implicit densities in this space via flow-based generative modeling. We then synthesize new LiDAR systems by modeling sensors as parametric distributions in 6D space and fitting these distributions to our learned implicit density using expectation-maximization, enabling efficient, constraint-aware LiDAR system design. We validate our method on diverse tasks in 3D vision, enabling automated LiDAR system design across real-world-inspired applications in face scanning, robotic tracking, and object detection.
• Abstract（参考訳）: LiDAR設計は、モバイルデバイス、自動運転車、および空中イメージングプラットフォームにおいてユビキタスであり、独自の空間的および時間的サンプリング要求によってさらに複雑になる。 本研究では,任意の制約下でのタスク駆動型LiDARシステム設計のためのフレームワークを提案する。 これを実現するために、連続した6次元設計空間におけるLiDAR構成を表現し、フローベース生成モデルを用いてタスク固有の暗黙の密度を学習する。 次に,センサを6次元空間のパラメトリック分布としてモデル化して新しいLiDARシステムを合成し,これらの分布を予測最大化を用いて学習した暗黙密度に適合させて,効率的な制約対応LiDARシステム設計を可能にする。 我々は,顔スキャン,ロボットトラッキング,物体検出などの現実のアプリケーションに触発されたLiDARシステム設計を実現することで,3次元視覚における多様なタスクに対する本手法の有効性を検証した。

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