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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04724v1
• Date: Sat, 10 Apr 2021 09:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:15:40.136982
• Title: Occlusion Guided Self-supervised Scene Flow Estimation on 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 咬合誘導型3次元点雲上の自己教師付きシーンフロー推定
• Authors: Bojun Ouyang, Dan Raviv
• Abstract要約: 2つの連続時間フレーム間のスパースサンプリング点の3次元空間における流れを理解することは、現代の幾何学駆動系の中核石である。 本稿では,咬合下の3次元シーンフロー推定のための新しい自己教師あり学習法とアーキテクチャを提案する。
• 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: Understanding the flow in 3D space of sparsely sampled points between two consecutive time frames is the core stone of modern geometric-driven systems such as VR/AR, Robotics, and Autonomous driving. The lack of real, non-simulated, labeled data for this task emphasizes the importance of self- or un-supervised deep architectures. This work presents a new self-supervised training method and an architecture for the 3D scene flow estimation under occlusions. Here we show that smart multi-layer fusion between flow prediction and occlusion detection outperforms traditional architectures by a large margin for occluded and non-occluded scenarios. We report state-of-the-art results on Flyingthings3D and KITTI datasets for both the supervised and self-supervised training.
• Abstract（参考訳）: 2つの連続する時間フレーム間のスパースサンプリングポイントの3次元空間でのフローを理解することは、VR/AR、ロボティクス、自律運転といった現代の幾何学駆動システムのコアストーンである。 このタスクの実際の、非シミュレートされたラベル付きデータの欠如は、自己や教師なしのディープアーキテクチャの重要性を強調する。 本稿では,咬合下の3次元シーンフロー推定のための新しい自己教師あり学習法とアーキテクチャを提案する。 ここでは,流れ予測と閉塞検出のスマートな多層融合が,オクルードおよび非オクルードシナリオに対して,従来のアーキテクチャよりも大きなマージンを持つことを示す。 我々はflyingthings3dとkittiデータセットの教師付きおよび自己教師付きトレーニングにおける最新結果について報告する。

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