PhySense는 희소한 관측으로부터 밀집된 물리장을 재구성하고, 최대 정보를 관측하기 위해 산란된 센서 배치를 최적화하는 두 가지 상호 연관된 작업을 포함하는 물리 감지 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크입니다. 기존의 딥러닝 기반 방법들이 센서 배치 최적화를 고려하지 않는 것과 달리, PhySense는 흐름 기반 생성 모델과 크로스 어텐션을 활용하여 희소 관측을 적응적으로 융합하는 재구성 단계와, 공간 제약 조건을 만족시키도록 투영된 경사 하강법을 통해 센서 배치를 최적화하는 배치 단계의 두 단계로 구성됩니다. 두 단계의 학습 목표는 고전적인 분산 최소화 원리와 일치하며, 이론적 보장을 제공합니다. 3D 기하 데이터셋을 포함한 다양한 벤치마크 실험에서 PhySense는 최첨단 물리 감지 정확도를 달성하고, 이전에는 고려되지 않았던 유익한 센서 배치를 발견했습니다.
