SO(3) 上受拉普拉斯启发的概率旋转估计分布
计算机视觉与模式识别
2023-03-06 v1
摘要
从单张 RGB 图像估计 3DoF 旋转是一个重要且具有挑战性的问题。概率旋转回归因能随预测表达不确定性信息而受到越来越多关注。尽管使用类高斯的 Bingham 分布和矩阵 Fisher 分布对噪声建模很自然，但因其对偏差的二次惩罚特性，它们对离群点敏感。本文中，我们从多元拉普拉斯分布汲取灵感，提出 SO(3) 上的一种新型旋转拉普拉斯分布（Rotation Laplace distribution）。旋转拉普拉斯分布对离群点扰动具有鲁棒性，并向低误差区域施加更多梯度，从而实现更好的收敛。我们的大量实验表明，所提分布在概率与非概率基线的旋转回归任务上均达到 SOTA 性能。我们的项目页面位于 https://pku-epic.github.io/RotationLaplace。
引用
@article{arxiv.2303.01743,
title = {A Laplace-inspired Distribution on SO(3) for Probabilistic Rotation Estimation},
author = {Yingda Yin and Yang Wang and He Wang and Baoquan Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01743},
year = {2023}
}
备注
ICLR 2023 Spotlight (notable-top-25%)