論文の概要: Fast Neural Scene Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09121v3
• Date: Tue, 29 Aug 2023 12:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 18:26:08.749608
• Title: Fast Neural Scene Flow
• Title（参考訳）: 高速なニューラルシーンフロー
• Authors: Xueqian Li, Jianqiao Zheng, Francesco Ferroni, Jhony Kaesemodel Pontes, Simon Lucey
• Abstract要約: 座標ニューラルネットワークは、トレーニングなしで実行時のシーンフローを推定する。 本稿では,損失関数自体から生じる支配的な計算ボトルネックを伴って,シーンフローが異なることを実証する。 我々の高速ニューラルネットワークシーンフロー(FNSF)アプローチは、学習手法に匹敵するリアルタイムパフォーマンスを初めて報告します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.29234109363439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Scene Flow Prior (NSFP) is of significant interest to the vision community due to its inherent robustness to out-of-distribution (OOD) effects and its ability to deal with dense lidar points. The approach utilizes a coordinate neural network to estimate scene flow at runtime, without any training. However, it is up to 100 times slower than current state-of-the-art learning methods. In other applications such as image, video, and radiance function reconstruction innovations in speeding up the runtime performance of coordinate networks have centered upon architectural changes. In this paper, we demonstrate that scene flow is different -- with the dominant computational bottleneck stemming from the loss function itself (i.e., Chamfer distance). Further, we rediscover the distance transform (DT) as an efficient, correspondence-free loss function that dramatically speeds up the runtime optimization. Our fast neural scene flow (FNSF) approach reports for the first time real-time performance comparable to learning methods, without any training or OOD bias on two of the largest open autonomous driving (AV) lidar datasets Waymo Open and Argoverse.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・シーン・フロー・プライオリ(NSFP)は、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)効果に固有の頑健さと、密度の高いライダーポイントに対処する能力から、ビジョン・コミュニティにとって重要な関心事である。 このアプローチはコーディネートニューラルネットワークを使用して、トレーニングなしで実行時にシーンフローを見積もる。 しかし、現在の最先端の学習方法よりも100倍も遅い。 画像、ビデオ、放射関数再構成などの他のアプリケーションでは、コーディネートネットワークのランタイム性能を高速化する革新はアーキテクチャ上の変化を中心にしている。 本稿では,損失関数自体(すなわちシャンファー距離)から生じる主要な計算ボトルネックを用いて,シーンフローが異なることを実証する。 さらに,距離変換(DT)を効率よく対応のない損失関数として再発見し,実行時の最適化を劇的に高速化する。 私たちの高速ニューラルネットワークシーンフロー(FNSF)アプローチは、Waymo OpenとArgoverseの2つの大きなオープン自動運転(AV)データセットに対して、トレーニングやOODバイアスなしで、学習方法に匹敵するリアルタイムパフォーマンスを初めて報告します。

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