Probabilistic 3d regression with projected huber distribution

要約

オブジェクトがどこにある可能性が高いかを示す確率分布をカメラ データから推定することは、多くのアプリケーションを伴うタスクです。
この作業では、そのようなメソッドが準拠する必要があると主張するプロパティについて説明します。
また、これらの特性に適合するメソッドを設計します。
私たちの実験では、私たちの方法が経験的誤差とよく相関する不確実性を生み出すことを示しています。
また、予測された分布のモードが回帰ベースラインよりも優れていることも示しています。
実装のコードはオンラインで入手できます。

要約(オリジナル)

Estimating probability distributions which describe where an object is likely to be from camera data is a task with many applications. In this work we describe properties which we argue such methods should conform to. We also design a method which conform to these properties. In our experiments we show that our method produces uncertainties which correlate well with empirical errors. We also show that the mode of the predicted distribution outperform our regression baselines. The code for our implementation is available online.

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