Sammanfattning Vi diskuterar problemet där ett autonomt fordon måste klassificera ett objekt baserat på flera vyer. Vi fokuserar på den aktiva klassificeringsinställningen, där fordonet styr vilka vyer som ska väljas för att bäst utföra klassificeringen. Problemet är formulerat som en förlängning till Bayesian aktivt lärande, och vi visar kopplingar till senaste teoretiska garantier på detta område. Vi analyserar formellt nyttan av att agera adaptivt när ny information blir tillgänglig. Analysen leder till en probabilistisk algoritm för att bestämma de bästa synpunkterna att observera baserat på information teoretiska kostnader. Vi validerar vår strategi på två sätt, båda relaterade till undervattensinspektion: 3D polyhedra igenkänning i syntetiska djupkartor och fartygsskrov inspektion med avbildning sonar. Dessa uppgifter omfattar både planerings- och erkännandeaspekter av det aktiva klassificeringsproblemet. Resultaten visar att aktiv planering för informativa synpunkter kan minska antalet nödvändiga synpunkter med upp till 80 % jämfört med passiva metoder.
REF undersökte ett aktivt klassificeringsproblem där ett autonomt fordon klassificerar ett objekt baserat på flera vyer.
Active Classification: Theory and Application to Underwater Inspection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}