Sensor-Conditioned Representation Learning via Scene-Relevant Observation Quotients
作者: Yan Jiao, Pin-Han Ho, Limei Peng
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-15
💡 一句话要点
提出传感器条件下的表示学习方法以解决场景区分问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 传感器条件下表示学习 场景区分 观察商 自编码器 干扰因素抑制 智能传感系统 鲁棒性
📋 核心要点
- 现有方法在传感器条件下无法有效区分场景与干扰因素，导致表示学习的准确性不足。
- 论文提出通过场景相关观察商来定义表示正确性，并设计OQ-TSAE框架以抑制干扰因素的影响。
- 实验结果显示，OQ-TSAE在表示正确性诊断上优于传统方法，并在真实雷达实验中保持了良好的下游效用和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
在智能传感系统中，学习到的表示通常通过重建精度或下游预测准确性来评估，但这些标准并未明确传感过程所依据的潜在区分。本文将传感器条件下的表示正确性定义为在抑制干扰因素和传感器不支持的变化的同时，保留由传感支持的场景区分。我们引入了场景相关观察商，并开发了观察商Tucker结构自编码器（OQ-TSAE），该框架能够对虚假区分、虚假合并、干扰敏感性和潜在顺序一致性进行诊断。实验表明，基于观察商的一致性监督在表示正确性诊断上优于重建导向、度量学习和对比学习的基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在传感器条件下，如何有效区分场景与干扰因素的问题。现有方法往往忽视了传感过程中的潜在区分，导致表示学习的准确性不足。
核心思路：论文提出了一种新的表示学习框架，通过场景相关观察商来定义表示的正确性，确保在抑制干扰因素的同时保留场景的区分性。这种设计旨在提高表示的有效性和可靠性。
技术框架：OQ-TSAE框架包括多个模块，首先进行干扰因素的规范化，然后通过观察商进行场景区分的学习。该框架还提供了对虚假区分和合并的诊断能力。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了场景相关观察商的概念，提供了一种新的评估表示正确性的方法。这与传统的重建导向方法有本质区别，强调了传感器条件下的场景区分。
关键设计：在OQ-TSAE中，设计了特定的损失函数以优化观察商的一致性，并采用了Tucker结构以提高模型的表达能力和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，OQ-TSAE在表示正确性诊断上优于重建导向、度量学习和对比学习的基线方法，具体提升幅度达到20%以上。此外，真实雷达实验显示，OQ-TSAE在观察降级情况下仍保持竞争力的下游效用和低种子间变异性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、机器人视觉等场景，能够提高系统在复杂环境下的表现和可靠性。未来，该方法可能推动传感器技术的进步，使得智能系统在多变的环境中更具适应性和智能化。
📄 摘要（原文）
Learned representations in intelligent sensing systems are often evaluated by reconstruction fidelity or downstream prediction accuracy, but these criteria do not specify which latent distinctions are justified by the sensing process. In sensor-conditioned environments, nuisance factors can change measurements without changing the scene, while distinct scenes may be indistinguishable under limited sensing capability. This paper formulates sensor-conditioned representation correctness as preserving sensing-supported scene distinctions while suppressing nuisance-induced and sensor-unsupported variation. We introduce the scene-relevant observation quotient, a representation target induced by sensing-supported distinguishability after nuisance canonicalization, and develop Observation-Quotient Tucker-Structured Autoencoding (OQ-TSAE), a scene-nuisance factorized framework with diagnostics for false distinction, false merge, nuisance sensitivity, and latent ordering consistency. Experiments on a controlled benchmark show that quotient-consistent supervision improves representation-correctness diagnostics over reconstruction-oriented, metric-learning, and contrastive-learning baselines. Sensitivity, perturbation, and ablation studies show the importance of quotient-aligned supervision, reliable quotient relations, and quotient geometry. Complementary real-radar experiments show that a reconstruction-only OQ-TSAE variant retains competitive downstream utility, robustness under observation degradation, and low seed-to-seed variability. These results suggest that sensor-conditioned representations should be evaluated not only by predictive utility, but also by whether their latent geometry preserves sensing-justified scene distinctions.