論文の概要: Coupled Optimal Transport with Landmark Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19783v1
- Date: Thu, 20 Aug 2026 08:28:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.494642
- Title: Coupled Optimal Transport with Landmark Constraints
- Title(参考訳): ランドマーク制約を考慮した最適輸送
- Abstract要約: 最適輸送(OT)モデルは、所定の輸送コストや歪みを最小限に抑えて、分布間の地図や計画を求める。
本稿では,少数のアノテートされたランドマークを利用して,下層の変形の回復を誘導する新しい結合OTフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,ランドマークベース登録とトランスポートベース分布マッチングの原則的接続を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 64.98367856457412
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Existing optimal transport (OT) models primarily seek an OT map or plan between distributions by minimizing a prescribed transport cost or distortion. However, minimizing transport cost or distortion alone may fail to identify a geometrically meaningful transformation between the two distributions. To address this limitation, this paper proposes a novel coupled OT framework that leverages a small number of annotated landmarks to guide the recovery of an underlying deformation governing the distribution transformation. The coupled OT framework integrates the optimization of the transport plan and the deformation field into a unified model, where the landmark-guided deformation field and the cost-driven transport plan are coupled through a mutual-consistency constraint. As a result, the deformation is jointly determined by the annotated landmarks and cost-driven distribution matching. The proposed framework provides a principled connection between landmark-based registration and transport-based distribution matching, enabling the recovery of transport maps from sparse geometric supervision. We establish the well-definedness of the proposed model in a general variational setting and develop a finite-element-based numerical algorithm for computation whose convergence properties are systematically analyzed. The practical effectiveness of the proposed approach is verified in shape matching.
- Abstract(参考訳): 既存の最適輸送(OT)モデルは、主に所定の輸送コストや歪みを最小限に抑えて、分布間のOTマップや計画を求める。
しかし、輸送コストや歪みの最小化だけでは、2つの分布間の幾何学的に意味のある変換を特定できないかもしれない。
この制限に対処するため,本論文では,少数のアノテートランドマークを利用した新しい結合OTフレームワークを提案し,分布変換を規定する基盤変形の回復を導出する。
結合OTフレームワークは、輸送計画と変形フィールドの最適化を統一モデルに統合し、ランドマーク誘導変形場とコスト駆動輸送計画が相互整合制約によって結合される。
その結果、アノテートされたランドマークとコスト駆動分布マッチングにより変形を共同決定する。
提案フレームワークは,ランドマークベース登録とトランスポートベース分布マッチングの原則的接続を提供し,疎幾何学的監督からトランスポートマップの復元を可能にする。
一般の変分条件下でモデルが適切に定義されていることを確立し、収束特性を体系的に解析した計算のための有限要素法数値アルゴリズムを開発した。
提案手法の実用性は形状マッチングにおいて検証される。
関連論文リスト
- Geometry-Aware Dataset Condensation for Diffusion Model Training [103.45641113998839]
幾何学的分布アライメント問題として,実部分集合選択を再構成することを提案する。
本手法は,一方的な部分的最適輸送を組み込むことで,コンパクトな部分集合を全データ分布に選択的に整列させる。
拡散変形, 部分集合サイズ, 画像解像度, 訓練ラウンドにおける実験により, 本手法が優れた忠実度と分布範囲を実現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-04T08:53:58Z) - A Biconvex Formulation for Stable Transport of Mixture Models with a Unique Solution [2.476989126504885]
最適化トランスポート(OT)は、分散間のマッピングのための計算フレームワークを提供する。
本稿では,画像データや摂動,実世界のデータなどの有効性と実用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-01T17:26:04Z) - Supervised Distributional Reduction via Optimal Transport and Dependence Maximization [1.0499611180329804]
ターゲット認識表現を学習するアルゴリズムであるSupervised Distribution Reduction (SDR)を提案する。
SDRはFused Gromov-Wasserstein (FGW) の目的に基づいて構築され、入力分布のリレーショナル構造を代表点の集合と整列する。
SDRはデータ依存の非定常幾何学を自然に誘導し、ガウス過程(GP)モデリングのような設定に利用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-26T19:38:20Z) - Probabilistic Geometric Alignment via Bayesian Latent Transport for Domain-Adaptive Foundation Models [0.0]
大規模なファンデーションモデルを、監督が限定された新しいドメインに適応させることは、依然として根本的な課題である。
本稿では、幾何学的アライメント問題としてドメイン適応を定式化する不確実性を考慮した確率的潜在輸送フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-24T23:35:08Z) - Efficient Transferable Optimal Transport via Min-Sliced Transport Plans [25.845827856681492]
我々は,min-Sliced Transport Plan (min-STP) フレームワークについて検討し,最適化スライサの転送性について検討した。
最適化されたスライサは、データ分布のわずかな摂動の下に留まり、関連するタスク間の効率的な転送を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T21:59:12Z) - Designing Ambiguity Sets for Distributionally Robust Optimization Using Structural Causal Optimal Transport [21.387312729118364]
本稿では,因果グラフ情報を含む構造方程式を取り入れ,あいまいさの集合を強化することを提案する。
本研究では, 最適輸送問題における次元性の呪いを克服し, 無秩序で高速な縮小を実現する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-01T07:26:47Z) - Aligning Latent Spaces with Flow Priors [72.24305287508474]
本稿では,学習可能な潜在空間を任意の目標分布に整合させるための新しいフレームワークを提案する。
特に,提案手法は計算コストの高い確率評価を排除し,最適化時のODE解決を回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-05T16:59:53Z) - Optimal Transport Adapter Tuning for Bridging Modality Gaps in Few-Shot Remote Sensing Scene Classification [80.83325513157637]
Few-Shot Remote Sensing Scene Classification (FS-RSSC)は,限られたラベル付きサンプルを用いたリモートセンシング画像の分類の課題を示す。
理想的なプラトン表現空間を構築することを目的とした,OTAT(Optimal Transport Adapter Tuning)フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-19T07:04:24Z) - A Computational Framework for Solving Wasserstein Lagrangian Flows [48.87656245464521]
一般に、最適密度経路は未知であり、これらの変動問題の解法は計算的に困難である。
本稿では,これらすべての問題に統一的な視点からアプローチする,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
提案手法は, 単セル軌道推定における従来の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T17:59:54Z) - InfoOT: Information Maximizing Optimal Transport [58.72713603244467]
InfoOTは最適な輸送の情報理論の拡張である。
幾何学的距離を最小化しながら、ドメイン間の相互情報を最大化する。
この定式化は、外れ値に対して堅牢な新しい射影法をもたらし、目に見えないサンプルに一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T18:55:41Z) - Comparing Probability Distributions with Conditional Transport [63.11403041984197]
新しい発散として条件輸送(CT)を提案し、償却されたCT(ACT)コストと近似します。
ACTは条件付き輸送計画の計算を補正し、計算が容易な非バイアスのサンプル勾配を持つ。
さまざまなベンチマークデータセットのジェネレーティブモデリングでは、既存のジェネレーティブ敵対ネットワークのデフォルトの統計距離をACTに置き換えることで、一貫してパフォーマンスを向上させることが示されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-28T05:14:22Z)
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。