論文の概要: TeFlow: Enabling Multi-frame Supervision for Self-Supervised Feed-forward Scene Flow Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19053v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 05:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.460136
• Title: TeFlow: Enabling Multi-frame Supervision for Self-Supervised Feed-forward Scene Flow Estimation
• Title（参考訳）: TeFlow: セルフスーパービジョンフィードフォワードシーンフロー推定のためのマルチフレームスーパービジョンの実現
• Abstract要約: マルチフレーム監視は、過去のフレームからのモーションキューを組み込むことにより、より安定したガイダンスを提供する可能性がある。 本稿では、時間的に一貫した監視をマイニングすることで、フィードフォワードモデルのマルチフレーム監視を可能にするTeFlowを提案する。 本手法は最適化手法と同等に動作するが,150倍の高速化が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.239684633948746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised feed-forward methods for scene flow estimation offer real-time efficiency, but their supervision from two-frame point correspondences is unreliable and often breaks down under occlusions. Multi-frame supervision has the potential to provide more stable guidance by incorporating motion cues from past frames, yet naive extensions of two-frame objectives are ineffective because point correspondences vary abruptly across frames, producing inconsistent signals. In the paper, we present TeFlow, enabling multi-frame supervision for feed-forward models by mining temporally consistent supervision. TeFlow introduces a temporal ensembling strategy that forms reliable supervisory signals by aggregating the most temporally consistent motion cues from a candidate pool built across multiple frames. Extensive evaluations demonstrate that TeFlow establishes a new state-of-the-art for self-supervised feed-forward methods, achieving performance gains of up to 33\% on the challenging Argoverse 2 and nuScenes datasets. Our method performs on par with leading optimization-based methods, yet speeds up 150 times. The code is open-sourced at https://github.com/KTH-RPL/OpenSceneFlow along with trained model weights.
• Abstract（参考訳）: シーンフロー推定のための自己監督フィードフォワード法はリアルタイムな効率性を提供するが、2フレームの対応からの監督は信頼性が低く、しばしば閉塞下で分解される。 複数フレームの監視は、過去のフレームからのモーションキューを組み込むことにより、より安定したガイダンスを提供する可能性があるが、2フレームの目的の拡張は、点対応がフレーム間で突然変化し、一貫性のない信号を生成するため、非効率である。 本稿では、時間的に一貫した監視をマイニングすることで、フィードフォワードモデルのマルチフレーム管理を可能にするTeFlowを提案する。 TeFlowは、複数のフレームにまたがって構築された候補プールから最も時間的に一貫した動作キューを集約することで、信頼性の高い監視信号を生成する時間的アンサンブル戦略を導入している。 大規模な評価は、TeFlowが自己教師型フィードフォワードメソッドの新たな最先端を確立し、挑戦的なArgoverse 2とnuScenesデータセットで最大33倍のパフォーマンス向上を実現していることを示している。 本手法は最適化手法と同等に動作するが,150倍の高速化が可能である。 コードはhttps://github.com/KTH-RPL/OpenSceneFlowで公開されている。

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