論文の概要: STARFlow: Spatial Temporal Feature Re-embedding with Attentive Learning for Real-world Scene Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07032v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 06:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:56.167040
• Title: STARFlow: Spatial Temporal Feature Re-embedding with Attentive Learning for Real-world Scene Flow
• Title（参考訳）: STARFlow:現実世界のシーンフローに対する注意学習による時空間的特徴の再埋め込み
• Authors: Zhiyang Lu, Qinghan Chen, Ming Cheng,
• Abstract要約: 両ユークリッド空間における全点対に一致する大域的注意流埋め込みを提案する。 我々は、新しいドメイン適応損失を利用して、合成から実世界への動き推論のギャップを埋める。 提案手法は,実世界のLiDARスキャンデータセットにおいて特に顕著な結果を得て,各種データセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.476991379461233
• License:
• Abstract: Scene flow prediction is a crucial underlying task in understanding dynamic scenes as it offers fundamental motion information. However, contemporary scene flow methods encounter three major challenges. Firstly, flow estimation solely based on local receptive fields lacks long-dependency matching of point pairs. To address this issue, we propose global attentive flow embedding to match all-to-all point pairs in both feature space and Euclidean space, providing global initialization before local refinement. Secondly, there are deformations existing in non-rigid objects after warping, which leads to variations in the spatiotemporal relation between the consecutive frames. For a more precise estimation of residual flow, a spatial temporal feature re-embedding module is devised to acquire the sequence features after deformation. Furthermore, previous methods perform poor generalization due to the significant domain gap between the synthesized and LiDAR-scanned datasets. We leverage novel domain adaptive losses to effectively bridge the gap of motion inference from synthetic to real-world. Experiments demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance across various datasets, with particularly outstanding results on real-world LiDAR-scanned datasets. Our code is available at https://github.com/O-VIGIA/StarFlow.
• Abstract（参考訳）: シーンフロー予測は、基本的な動き情報を提供する動的なシーンを理解する上で、重要な基礎となるタスクである。 しかし、現代のシーンフロー手法は3つの大きな課題に直面している。 第一に、局所受容場のみに基づくフロー推定は、点対の長距離マッチングを欠いている。 この問題に対処するために,特徴空間とユークリッド空間の両方における全点対に一致した大域的注意流の埋め込みを提案し,局所改善前の大域的初期化を提供する。 第二に、反りの後に非剛体物体に存在する変形があり、連続するフレーム間の時空間的関係のばらつきをもたらす。 残留流れをより正確に推定するために、空間的時間的特徴再埋め込みモジュールを設計し、変形後のシーケンス特徴を取得する。 さらに、合成されたデータセットとLiDARスキャンされたデータセットの間に大きな領域ギャップがあるため、従来の手法では一般化が不十分であった。 我々は、新しいドメイン適応損失を利用して、合成から実世界への動き推論のギャップを効果的に橋渡しする。 実験により, 実世界のLiDARスキャンデータセットにおいて, 特に顕著な結果が得られた。 私たちのコードはhttps://github.com/O-VIGIA/StarFlow.comで公開されています。

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