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。
関連論文リスト
- Hierarchical Temporal Context Learning for Camera-based Semantic Scene Completion [57.232688209606515]
カメラによるセマンティックシーンの補完を改善するための,新たな時間的文脈学習パラダイムであるHTCLを提案する。
提案手法は,Semantic KITTIベンチマークで1st$をランク付けし,mIoUの点でLiDARベースの手法を超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T09:11:17Z) - OccFlowNet: Towards Self-supervised Occupancy Estimation via
Differentiable Rendering and Occupancy Flow [0.6577148087211809]
本稿では,2次元ラベルのみを用いたニューラルレイディアンス場(NeRF)による占有率推定手法を提案する。
深度とセマンティックマップの予測や,2次元監視のみに基づく3次元ネットワークのトレーニングには,可変ボリュームレンダリングを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T08:04:12Z) - OccNeRF: Advancing 3D Occupancy Prediction in LiDAR-Free Environments [77.0399450848749]
本稿では,OccNeRF法を用いて,3次元監視なしで占有ネットワークを訓練する手法を提案する。
我々は、再構成された占有領域をパラメータ化し、サンプリング戦略を再編成し、カメラの無限知覚範囲に合わせる。
意味的占有予測のために,事前学習した開語彙2Dセグメンテーションモデルの出力をフィルタリングし,プロンプトを洗練するためのいくつかの戦略を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T18:58:52Z) - 3D Object Detection with a Self-supervised Lidar Scene Flow Backbone [10.341296683155973]
本稿では,下流3次元視覚タスクのための汎用クラウドバックボーンモデルを学習するために,自己指導型トレーニング戦略を提案する。
我々の主な貢献は、学習の流れと動きの表現を活用し、自己教師付きバックボーンと3D検出ヘッドを組み合わせることである。
KITTIとnuScenesベンチマークの実験により、提案した自己教師付き事前学習は3次元検出性能を著しく向上させることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T07:53:29Z) - Spatio-temporal Self-Supervised Representation Learning for 3D Point
Clouds [96.9027094562957]
ラベルのないタスクから学習できる時間的表現学習フレームワークを導入する。
幼児が野生の視覚的データからどのように学ぶかに触発され、3Dデータから派生した豊かな手がかりを探索する。
STRLは3Dポイントクラウドシーケンスから2つの時間的関連フレームを入力として、空間データ拡張で変換し、不変表現を自己指導的に学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T04:17:11Z) - Self-Supervised Multi-Frame Monocular Scene Flow [61.588808225321735]
自己監督学習に基づくマルチフレーム一眼的シーンフローネットワークを導入。
自己監督学習に基づく単眼的シーンフロー法における最新の精度を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T17:49:55Z) - Weakly Supervised Learning of Rigid 3D Scene Flow [81.37165332656612]
本研究では,剛体体として動くエージェント群によって説明できる3次元シーンを多用したデータ駆動シーンフロー推定アルゴリズムを提案する。
4種類の自律運転データセットにおいて,提案手法の有効性と一般化能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-17T18:58:02Z) - Occlusion Guided Scene Flow Estimation on 3D Point Clouds [4.518012967046983]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T15:22:03Z) - FlowStep3D: Model Unrolling for Self-Supervised Scene Flow Estimation [87.74617110803189]
シーンフローとして知られるシーン内の点の3次元運動を推定することは、コンピュータビジョンにおける中核的な問題である。
本稿では,シーンフローの予測を洗練するための反復的アライメント手順の1ステップを学習する再帰的アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T23:23:48Z) - Do not trust the neighbors! Adversarial Metric Learning for
Self-Supervised Scene Flow Estimation [0.0]
シーンフローは動的3次元シーンの個々の点に3次元運動ベクトルを推定するタスクである。
本稿では,3次元シーンフローベンチマークと,トレーニングフローモデルのための新しい自己教師型セットアップを提案する。
我々は,移動コヒーレンスを保ち,多くの自監督ベースラインが把握できない局所的なジオメトリーを維持できることを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-01T17:41:32Z) - Adversarial Self-Supervised Scene Flow Estimation [15.278302535191866]
本研究では,自己監督型シーンフロー推定のためのメトリクス学習手法を提案する。
自己監督型シーンフロー推定のためのベンチマークであるScene Flow Sandboxについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-01T16:37:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。