論文の概要: Self-SuperFlow: Self-supervised Scene Flow Prediction in Stereo Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15296v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 13:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 14:43:32.220712
• Title: Self-SuperFlow: Self-supervised Scene Flow Prediction in Stereo Sequences
• Title（参考訳）: セルフスーパーフロー:ステレオシーケンスにおける自己教師付きシーンフロー予測
• Authors: Katharina Bendig, Ren\'e Schuster, Didier Stricker
• Abstract要約: 本稿では,シーンフロー予測のための自己監督型損失の拡張について検討する。 KITTIのシーンフローベンチマークでは,本手法は同一ネットワークの教師付き事前学習よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.650574326251023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, deep neural networks showed their exceeding capabilities in addressing many computer vision tasks including scene flow prediction. However, most of the advances are dependent on the availability of a vast amount of dense per pixel ground truth annotations, which are very difficult to obtain for real life scenarios. Therefore, synthetic data is often relied upon for supervision, resulting in a representation gap between the training and test data. Even though a great quantity of unlabeled real world data is available, there is a huge lack in self-supervised methods for scene flow prediction. Hence, we explore the extension of a self-supervised loss based on the Census transform and occlusion-aware bidirectional displacements for the problem of scene flow prediction. Regarding the KITTI scene flow benchmark, our method outperforms the corresponding supervised pre-training of the same network and shows improved generalization capabilities while achieving much faster convergence.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層ニューラルネットワークは、シーンフロー予測を含む多くのコンピュータビジョンタスクに対処する能力を示した。 しかし、ほとんどの進歩は、実際のシナリオでは得るのが非常に難しいピクセル毎の真理アノテーションの膨大な密度の利用可能性に依存している。 したがって、合成データは、しばしば監督のために頼りになるため、トレーニングデータとテストデータの間の表現ギャップが生じる。 大量のラベルのない実世界のデータが利用可能であるにもかかわらず、シーンフロー予測のための自己管理手法が欠如している。 そこで我々は,シーンフロー予測問題に対するセンサス変換とオクルージョン対応の双方向変位に基づく自己監督的損失の拡張について検討する。 KITTIのシーンフローベンチマークでは,提案手法は同一ネットワークの教師付き事前学習よりも優れており,より高速な収束を実現するとともに,一般化能力の向上が図られている。

関連論文リスト

• Physics-guided Active Sample Reweighting for Urban Flow Prediction [75.24539704456791]
  都市フロー予測は、バス、タクシー、ライド駆動モデルといった交通サービスのスループットを見積もる、微妙な時間的モデリングである。 最近の予測解は、物理学誘導機械学習(PGML)の概念による改善をもたらす。 我々は、PN(atized Physics-guided Network)を開発し、P-GASR(Physical-guided Active Sample Reweighting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:44:23Z)
• Adapting to Length Shift: FlexiLength Network for Trajectory Prediction [53.637837706712794]
  軌道予測は、自律運転、ロボット工学、シーン理解など、様々な応用において重要な役割を果たしている。 既存のアプローチは主に、一般に標準入力時間を用いて、公開データセットの予測精度を高めるために、コンパクトなニューラルネットワークの開発に重点を置いている。 本稿では,様々な観測期間に対する既存の軌道予測の堅牢性を高めるための,汎用的で効果的なフレームワークFlexiLength Network(FLN)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T17:18:57Z)
• DiffSF: Diffusion Models for Scene Flow Estimation [17.512660491303684]
  本稿では,変圧器を用いたシーンフロー推定とデノナイズ拡散モデルを組み合わせたDiffSFを提案する。 拡散過程は, 従来の手法に比べて, 予測の堅牢性を大幅に向上させることを示す。 異なる初期状態で複数回サンプリングすることにより、復調過程は複数の仮説を予測し、出力の不確実性を測定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T14:06:15Z)
• Multi-Body Neural Scene Flow [37.31530794244607]
  本研究では, 剛体のSE(3)$パラメータを制約する, 煩雑で不安定な戦略を使わずに, 多体剛性を実現することができることを示す。 これは、剛体に対する流れ予測における等尺性を促進するために、シーンフロー最適化を規則化することによって達成される。 実世界のデータセットに関する広範な実験を行い、我々の手法が3次元シーンフローにおける最先端の4次元軌道予測と長期的ポイントワイドの4次元軌道予測より優れていることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T11:37:53Z)
• Implicit Occupancy Flow Fields for Perception and Prediction in Self-Driving [68.95178518732965]
  自動運転車(SDV)は、周囲を認識でき、他の交通参加者の将来の行動を予測できなければならない。 既存の作業は、検出されたオブジェクトの軌跡が続くオブジェクト検出を実行するか、シーン全体の密度の高い占有とフローグリッドを予測するかのいずれかである。 これは、認識と将来の予測に対する統一されたアプローチを動機付け、単一のニューラルネットワークで時間とともに占有とフローを暗黙的に表現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T23:39:24Z)
• GFlowOut: Dropout with Generative Flow Networks [76.59535235717631]
  モンテカルロ・ドロップアウトは近似推論の比較的安価な方法として広く利用されている。 最近の研究は、ドロップアウトマスクを潜伏変数と見なすことができ、変動推論で推測できることを示している。 GFlowOutleveragesは、最近提案されたジェネレーティブフローネットワーク(GFlowNets)の確率的フレームワークを使用して、ドロップアウトマスク上の後部分布を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T03:00:01Z)
• How many Observations are Enough? Knowledge Distillation for Trajectory Forecasting [31.57539055861249]
  現在の最先端モデルは、通常、過去の追跡された場所の「歴史」に頼り、将来の位置の妥当なシーケンスを予測する。 我々は,教師ネットワークから学生ネットワークへの知識伝達を可能にする新しい蒸留戦略を考案した。 適切に定義された教師の監督により、学生ネットワークが最先端のアプローチと相容れないように実行できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T15:05:39Z)
• Neural Scene Flow Prior [30.878829330230797]
  ディープラーニング革命以前、多くの知覚アルゴリズムは実行時最適化と強力な事前/正規化ペナルティに基づいていた。 本稿では,実行時最適化と強い正規化に大きく依存するシーンフロー問題を再考する。 ここでの中心的なイノベーションは、ニューラルネットワークのアーキテクチャを新しいタイプの暗黙正則化器として使用する、前もってニューラルネットワークのシーンフローを含めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T20:44:12Z)
• Learning Monocular Dense Depth from Events [53.078665310545745]
  イベントカメラは、強度フレームではなく、非同期イベントのストリームの形式で輝度を変化させる。 最近の学習に基づくアプローチは、単眼深度予測のようなイベントベースのデータに適用されている。 本稿では,この課題を解決するための繰り返しアーキテクチャを提案し,標準フィードフォワード法よりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T12:36:23Z)
• Calibrating Self-supervised Monocular Depth Estimation [77.77696851397539]
  近年、ニューラルネットワークが深度を学習し、画像のシーケンスに変化を起こさせる能力を示す方法は、訓練信号として自己スーパービジョンのみを使用している。 カメラの構成や環境に関する事前情報を取り入れることで,センサの追加に頼ることなく,自己教師型定式化を用いて,スケールのあいまいさを排除し,深度を直接予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T14:35:45Z)

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。