論文の概要: DiffSF: Diffusion Models for Scene Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05327v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 14:06:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-11 13:23:54.941238
• Title: DiffSF: Diffusion Models for Scene Flow Estimation
• Title（参考訳）: DiffSF:シーンフロー推定のための拡散モデル
• Authors: Yushan Zhang, Bastian Wandt, Maria Magnusson, Michael Felsberg
• Abstract要約: 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, 従来の手法と比較して, 予測の堅牢性を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.78838695385876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene flow estimation is an essential ingredient for a variety of real-world applications, especially for autonomous agents, such as self-driving cars and robots. While recent scene flow estimation approaches achieve a reasonable accuracy, their applicability to real-world systems additionally benefits from a reliability measure. Aiming at improving accuracy while additionally providing an estimate for uncertainty, we propose DiffSF that combines transformer-based scene flow estimation with denoising diffusion models. In the diffusion process, the ground truth scene flow vector field is gradually perturbed by adding Gaussian noise. In the reverse process, starting from randomly sampled Gaussian noise, the scene flow vector field prediction is recovered by conditioning on a source and a target point cloud. We show that the diffusion process greatly increases the robustness of predictions compared to prior approaches resulting in state-of-the-art performance on standard scene flow estimation benchmarks. Moreover, by sampling multiple times with different initial states, the denoising process predicts multiple hypotheses, which enables measuring the output uncertainty, allowing our approach to detect a majority of the inaccurate predictions.
• Abstract（参考訳）: シーンフロー推定は、様々な実世界のアプリケーション、特に自動運転車やロボットのような自律エージェントにとって必須の要素である。 最近のシーンフロー推定手法は妥当な精度を達成するが、現実のシステムへの適用性は信頼性の指標から恩恵を受ける。 不確かさを推定しながら精度を向上させることを目的として,変圧器を用いたシーンフロー推定と雑音拡散モデルを組み合わせた差分sfを提案する。 拡散過程において、ガウス雑音を付加することにより、基底真理シーンフローベクトル場を徐々に摂動させる。 逆処理では、ランダムサンプリングされたガウスノイズからスタートし、ソースとターゲットポイントクラウドとの条件付けによりシーンフローベクトル場予測を復元する。 拡散過程が予測のロバスト性を大幅に向上させることは,従来の手法と比較して,標準的なシーンフロー推定ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスをもたらすことを示す。 さらに,初期状態の異なる複数回をサンプリングすることにより,複数の仮説を予測し,出力の不確かさを計測し,不正確な予測の大部分を検出する。

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