論文の概要: Occlusion Guided Scene Flow Estimation on 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14880v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 16:49:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:58:13.006003
• Title: Occlusion Guided Scene Flow Estimation on 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3次元点雲の閉塞誘導シーンフロー推定
• Authors: Bojun Ouyang, Dan Raviv
• Abstract要約: 3次元シーンフロー推定は、環境に与えられた深度や範囲のセンサーを知覚する上で欠かせないツールである。 本稿では,フレーム間のフローとオクルージョンの両方の学習を密に結合する,OGSF-Netと呼ばれる新しいシーンフローアーキテクチャを提案する。 これらの共生が組み合わさって宇宙の流れをより正確に予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.518012967046983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D scene flow estimation is a vital tool in perceiving our environment given depth or range sensors. Unlike optical flow, the data is usually sparse and in most cases partially occluded in between two temporal samplings. Here we propose a new scene flow architecture called OGSF-Net which tightly couples the learning for both flow and occlusions between frames. Their coupled symbiosis results in a more accurate prediction of flow in space. Unlike a traditional multi-action network, our unified approach is fused throughout the network, boosting performances for both occlusion detection and flow estimation. Our architecture is the first to gauge the occlusion in 3D scene flow estimation on point clouds. In key datasets such as Flyingthings3D and KITTI, we achieve the state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 3次元シーンフロー推定は環境の深度や範囲のセンサーを理解する上で重要なツールである。 光の流れとは異なり、データは通常スパースであり、ほとんどの場合、2つの時間的サンプリングの間に部分的に閉じ込められている。 本稿では,フレーム間の流れとオクルージョンの学習を密結合した新しいシーンフローアーキテクチャogsf-netを提案する。 それらの結合共生は、宇宙の流れをより正確に予測する。 従来のマルチアクションネットワークとは異なり、当社の統一アプローチはネットワーク全体に融合し、閉塞検出とフロー推定の両方のパフォーマンスを高める。 我々のアーキテクチャは、点雲上の3次元シーンフロー推定における閉塞度を初めて測定したものである。 Flyingthings3DやKITTIといった重要なデータセットでは、最先端の結果が得られます。

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