Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision-Based Runtime Monitoring under Varying Specifications using Semantic Latent Representations

論文の概要: Vision-Based Runtime Monitoring under Varying Specifications using Semantic Latent Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13923v1
Date: Wed, 13 May 2026 14:22:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.42006
Title: Vision-Based Runtime Monitoring under Varying Specifications using Semantic Latent Representations
Title（参考訳）: 意味的潜在表現を用いたVarying仕様に基づく視覚ベースランタイムモニタリング
Authors: Bardh Hoxha, Oliver Schön, Hideki Okamoto, Lars Lindemann, Georgios Fainekos,
Abstract要約: 部分観測可能性下での視覚的観察から過去の信号時相論理(ptSTL)を検証した。本稿では,現在の予測値のみを予測し,時系列履歴をオンラインに再構築するエンフロリング予測モニターを提案する。歩行者と道路のベンチマークでは、短い地平線でより厳密な認証境界を転がし、セマンティックベージモニターは長い地平線で最大4倍厳密になっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.342057177718428
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study certified runtime monitoring of past-time signal temporal logic (ptSTL) from visual observations under partial observability. The monitor must infer safety-relevant quantities from images and provide finite-sample guarantees, while being \emph{reusable}: once trained and calibrated, it should certify any formula in a target fragment without per-formula retraining. For fragments induced by a finite dictionary of temporal atoms, we prove that the \emph{semantic basis}, the vector of atom robustness scores, is the minimum prediction target within the class of monotone, 1-Lipschitz reusable interfaces: any formula is evaluated by a deterministic decoder derived from the parse tree, and a single conformal calibration pass certifies the entire fragment with no union bound. We also introduce a \emph{rolling prediction monitor} that predicts only current predicate values and reconstructs temporal history online; this is easier to learn but grows conservative at long horizons. On a pedestrian-crossroad benchmark, rolling achieves tighter certified bounds at short horizons while the semantic-basis monitor is up to 4-times tighter at long horizons. We validate the presented monitors on real-world Waymo driving data, where both monitors satisfy the conformal coverage guarantee empirically.
Abstract（参考訳）: 部分観測可能性下での視覚的観察から過去の信号時相論理(ptSTL)を検証した。モニターは画像から安全関連量を推測し、有限サンプル保証を提供する必要があるが、 'emph{reusable} である。時間原子の有限辞書によって誘導される断片について、原子ロバスト性スコアのベクトルである 'emph{semantic basis} が単調な1-Lipschitz再利用可能なインタフェースのクラスの中で最小の予測対象であることを証明する。また、現在の予測値のみを予測し、オンラインの時間履歴を再構築する「emph{rolling prediction monitor」も導入した。歩行者と道路のベンチマークでは、ローリングは短い地平線でより厳密な認証境界を達成する一方、セマンティックベイシモニターは長い地平線で最大4倍厳密である。実世界のWaymo運転データ上で、両モニタが共形カバレッジ保証を実証的に満たしていることを検証した。

関連論文リスト

Monitoring Data-aware Temporal Properties (Extended Version) [56.386411908764494]
有限トレース上の任意のSMT理論に富む線形時間特性の予測モニタリングについて考察する。この設定での予測モニタリングは非常に困難であり、監視状態はこれまでのトレースプレフィックスと可能な有限継続の両方に依存している。本研究は,表現的フラグメントオフMTにおける特性モニタリングのための新しい基礎的枠組みの正しさを提示し,正式に証明するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-14T10:23:11Z)
Quantitative Monitoring of Signal First-Order Logic [11.310581148639088]
Signal First-Order Logic (SFO) のためのロバストネスに基づく最初の定量的意味論を提供する。 SFOはそのような信号に対して表現力のあるリアルタイム仕様を提供するが、現時点ではBooleanセマンティクスのみで、ツールサポートはない。これは、完全なSFOのオンライン定量モニタリングのための最初の公開プロトタイプである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-28T16:23:11Z)
Detecting Object Tracking Failure via Sequential Hypothesis Testing [80.7891291021747]
ビデオにおけるリアルタイムのオンラインオブジェクト追跡は、コンピュータビジョンにおける中核的なタスクである。本稿では,物体追跡を逐次的仮説テストとして解釈することを提案する。本研究では,地中追跡情報と内部追跡情報の両方を活用することにより,教師なしと教師なしの両方の変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-13T14:57:15Z)
LEFT: Learnable Fusion of Tri-view Tokens for Unsupervised Time Series Anomaly Detection [53.191369031661885]
教師なし時系列異常検出は、アノテーションの可用性を前提とせず、異常なタイムスタンプを識別するモデルを構築することを目的としている。本稿では,非教師付きTSADフレームワークであるLearnable Fusion of Tri-view Tokens(LEFT)について述べる。実世界のベンチマーク実験では、LEFTはSOTAベースラインに対して最高の検出精度を示し、FLOPの5倍、トレーニングの8倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-09T13:33:49Z)
SMKC: Sketch Based Kernel Correlation Images for Variable Cardinality Time Series Anomaly Detection [0.0]
運用環境では、監視システムはセンサーチャーンを頻繁に経験する。本稿では,異常検出器から動的入力構造を分離するフレームワークSMKCを提案する。 SMKC表現におけるランダムプロジェクションと近傍近傍の検出器は、完全に訓練されたベースラインと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-28T21:15:11Z)
Interpretable Early Failure Detection via Machine Learning and Trace Checking-based Monitoring [9.565145785280452]
ベクトル化トレースチェックに基づく早期故障検出のためのフレームワークを開発する。このフレームワークは、最先端の手法と比較して、主要なパフォーマンス指標を2-10%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-25T08:30:01Z)
BayesTTA: Continual-Temporal Test-Time Adaptation for Vision-Language Models via Gaussian Discriminant Analysis [41.09181390655176]
CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は、強いゼロショット認識を実現するが、実世界のシナリオに共通する時空間的な分散シフトの下で大幅に劣化する。テスト分布が時間とともに徐々に変化するCT-TTA(textitContinal-Temporal Test-Time Adaptation)として、この実践的問題を定式化する。我々は、時間的に一貫した予測を実行し、視覚表現を動的に調整する、ベイズ適応フレームワークであるtextitBayesTTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-11T14:02:54Z)
Deployment Prior Injection for Run-time Calibratable Object Detection [58.636806402337776]
検出器に追加のグラフ入力を導入し、事前にグラフが配置コンテキストを表す。テストフェーズでは、事前に適切なデプロイメントコンテキストをグラフ編集を通じて検出器に注入することができる。事前の配置が分かっていない場合でも、検出器は独自の予測を用いて、事前に近似した配置を用いて自己校正を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-27T04:56:04Z)
A Generalized & Robust Framework For Timestamp Supervision in Temporal Action Segmentation [79.436224998992]
時間的アクションセグメンテーションでは、Timestampの監督はビデオシーケンスごとにわずかにラベル付きフレームを必要とする。本稿では,未ラベルフレームのラベルの不確実性を利用した期待最大化に基づく新しい手法を提案する。提案手法はSOTA結果を生成し,複数のメトリクスやデータセットの完全教師付き設定を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T18:30:48Z)
A Closer Look at Temporal Sentence Grounding in Videos: Datasets and Metrics [70.45937234489044]
2つの広く使用されているTSGVデータセット(Charades-STAとActivityNet Captions)を再編成し、トレーニング分割と異なるものにします。基本的なIoUスコアを校正するために、新しい評価基準「dR@$n$,IoU@$m$」を導入する。すべての結果は、再編成されたデータセットと新しいメトリクスがTSGVの進捗をよりよく監視できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-22T09:59:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。