Learned feature embeddings for non-line-of-sight imaging and recognition
Notice bibliographique
Résumé
Objects obscured by occluders are considered lost in the images acquired by conventional camera systems, prohibiting both visualization and understanding of such hidden objects. Non-line-of-sight methods (NLOS) aim at recovering information about hidden scenes, which could help make medical imaging less invasive, improve the safety of autonomous vehicles, and potentially enable capturing unprecedented high-definition RGB-D data sets that include geometry beyond the directly visible parts. Recent NLOS methods have demonstrated scene recovery from time-resolved pulse-illuminated measurements encoding occluded objects as faint indirect reflections. Unfortunately, these systems are fundamentally limited by the quartic intensity fall-off for diffuse scenes. With laser illumination limited by eye-safety limits, recovery algorithms must tackle this challenge by incorporating scene priors. However, existing NLOS reconstruction algorithms do not facilitate learning scene priors. Even if they did, datasets that allow for such supervision do not exist, and successful encoder-decoder networks and generative adversarial networks fail for real-world NLOS data. In this work, we close this gap by learning hidden scene feature representations tailored to both reconstruction and recognition tasks such as classification or object detection, while still relying on physical models at the feature level. We overcome the lack of real training data with a generalizable architecture that can be trained in simulation. We learn the differentiable scene representation jointly with the reconstruction task using a differentiable transient renderer in the objective, and demonstrate that it generalizes to unseen classes and unseen real-world scenes , unlike existing encoder-decoder architectures and generative adversarial networks. The proposed method allows for end-to-end training for different NLOS tasks , such as image reconstruction, classification, and object detection, while being memory-efficient and running at real-time rates. We demonstrate hidden view synthesis, RGB-D reconstruction, classification, and object detection in the hidden scene in an end-to-end fashion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».