Apr, 2024

CMU-Flownet：在遮挡场景中探索点云场景流估计

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TL;DR在 LiDAR 数据中，遮挡对点云帧对齐造成了困扰，而现有的场景流模型主要在无遮挡的数据集上测试，未能充分解决这一挑战。为了应对这些问题，我们提出了一个新的方法 ——Correlation Matrix Upsampling Flownet (CMU-Flownet)，该方法在代价体积层中引入了一个遮挡估计模块，并在其中引入了一个遮挡感知的代价体积机制 (OCV)。通过实验证明，CMU-Flownet 在遮挡的 Flyingthings3D 和 KITTY 数据集上取得了最先进的性能，超过了以往方法在大多数评估指标上的表现。
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发现论文，激发创造
  • 基于遮挡引导的 3D 点云场景流估计

    本文介绍了一种新的 3D 场景流估计架构 OGSF-Net，它能够更准确地预测空间流，并在 Flyingthings3D 和 KITTI 等关键数据集中达到最先进的结果，是首个在点云上估计 3D 场景流的架构。

    Nov, 2020

  • 基于遮挡引导的自监督三维点云场景流量估计

    本文提出了一种新的自监督训练方法和架构，实现了三维场景流估计，优于传统的结构，包括多层融合技术在内的智能方法。研究结果在 Flyingthings3D 和 KITTI 数据集上均获得了监督和自监督训练的最新成果。

    Apr, 2021

  • 学习 3D 点云中的场景流

    本研究提出了一种新颖的神经网络模型 FlowNet3D，该模型旨在从点云数据中学习场景流，该模型可以通过扫描定位和运动分割等多种应用，对 Lidar 扫描等多种实际场景进行高效准确的场景流处理。

    Jun, 2018

  • 自监督单目场景流估计

    本文提出的单目场景流（Scene Flow）估计方法基于一个卷积神经网络（CNN），通过充分考虑光流代价体积，成功估算出深度和三维运动。我们采用了自监督学习方法，利用三维损失函数和遮挡推理来提高估计精度。实验结果表明，该方法在单目场景流估计领域取得了最佳性能，同时在光流和单目深度估计子任务上也获得了很好的结果。

    Apr, 2020

  • PointPWC-Net: 一种基于粗到细的网络，用于 3D 点云的监督学习与自监督学习场景流估计

    本文提出了一种新颖的端对端深度场景流模型 PointPWC-Net，通过粗到细的方式处理 3D 点云数据，包括新型的成本体量、上采样和变形层来有效地处理 3D 点云数据，利用自监督损失进行训练。实验结果表明，在 FlyingThings3D 数据集上超过了现有技术，并且在未经微调的情况下，在 KITTI Scene Flow 2015 数据集上表现出很好的泛化能力，优于所有先前的方法。

    Nov, 2019

  • 自监督多帧单眼场景流

    本文通过自监督学习介绍了一种基于多帧单目场景流网络的方法，该方法在保持实时效率的同时显著提高了准确性，并通过在 KITTI 数据集上进行测试达到了自我监督学习中的最新水平。

    May, 2021

  • Bi-PointFlowNet: 基于点云双向学习的场景流估计

    本文提出了使用双向流嵌入层的新型场景流估计体系结构，它学习了前向和后向方向的特征，增强了估算性能。实验结果表明，在 FlyingThings3D 和 KITTI 基准测试中，该体系结构表现非常优异，与其他方法相比具有明显的优势，并且通过代码已经得到验证。

    Jul, 2022

  • 真实世界点云的可伸缩场景流

    本文介绍一种新的基于运动跟踪的大规模数据集并提出适用于全点云的 FastFlow3D 架构，以更好地进行场景流预测并提高现实世界的表现。

    Mar, 2021

  • 3D 场景流网络的关键要素

    作者提出了一种新的全对全 (SOTA) 流嵌入层，具有向后可靠性验证并解决了同时考虑局部和全局与前后方向点云的三维场景流估计问题，在 FlyingThings3D 和 KITTI 场景流数据集上表现出至少 38.2％和 24.7％的 SOTA 性能。

    Jul, 2022

  • 具备遮挡感知的光流无监督学习

    本文研究了卷积神经网络在无监督学习下学习光流预测的能力；提出了一种新的模型来显式模拟遮挡问题，并使用新颖的变换方式来更好地学习大运动；在 Flying Chairs，MPI-Sintel 和 KITTI 标准数据集上进行了测试，结果表明在 KITTI 数据集上无监督方法的效果优于有监督方法，尤其在该数据集上，我们的方法表现出色。

    Nov, 2017