Sep, 2022

在伪激光雷达上进行 3D 场景流估计：填补点运动估计的差距

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TL;DR本文提出了一种基于生成的深度图的方法，通过引入像素的稠密性来实现直接从 2D 图像学习 3D 场景流，以及利用统计方法和视差一致性损失来解决噪声点的问题，从而达到了更加有效的自监督学习 3D 场景流的目的。实验证明，这种方法优于合成数据集和激光雷达点云学习的方法，在场景流估计任务中表现出更好的稳定性和准确度。
3d scene flowdepth mapself-supervised learningoptical flowlidar point clouds
发现论文，激发创造
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    Mar, 2022

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    Oct, 2023

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    Apr, 2021