論文の概要: RAFT-MSF++: Temporal Geometry-Motion Feature Fusion for Self-Supervised Monocular Scene Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19349v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 11:32:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.740819
• Title: RAFT-MSF++: Temporal Geometry-Motion Feature Fusion for Self-Supervised Monocular Scene Flow
• Title（参考訳）: RAFT-MSF++: 時間的幾何-運動的特徴融合による単眼一眼の流れの可視化
• Authors: Xunpei Sun, Zuoxun Hou, Yi Chang, Gang Chen, Wei-Shi Zheng,
• Abstract要約: 単眼のシーンフロー推定は画像列から高密度な3次元動きを復元することを目的としている。 RAFT-MSF++は,時間的特徴を融合して深度とシーンフローを推定する自己教師型マルチフレームフレームワークである。 実験の結果、RAFT-MSF++はKITTI Scene Flowベンチマークで24.14%のSF-allを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.43025173196566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular scene flow estimation aims to recover dense 3D motion from image sequences, yet most existing methods are limited to two-frame inputs, restricting temporal modeling and robustness to occlusions. We propose RAFT-MSF++, a self-supervised multi-frame framework that recurrently fuses temporal features to jointly estimate depth and scene flow. Central to our approach is the Geometry-Motion Feature (GMF), which compactly encodes coupled motion and geometry cues and is iteratively updated for effective temporal reasoning. To ensure the robustness of this temporal fusion against occlusions, we incorporate relative positional attention to inject spatial priors and an occlusion regularization module to propagate reliable motion from visible regions. These components enable the GMF to effectively propagate information even in ambiguous areas. Extensive experiments show that RAFT-MSF++ achieves 24.14% SF-all on the KITTI Scene Flow benchmark, with a 30.99% improvement over the baseline and better robustness in occluded regions. The code is available at https://github.com/sunzunyi/RAFT-MSF-PlusPlus.
• Abstract（参考訳）: 単眼のシーンフロー推定は画像列から高密度な3次元運動を復元することを目的としているが、既存の手法は2フレームの入力に限られており、時間的モデリングやオクルージョンに対する頑健さが制限されている。 RAFT-MSF++は,時間的特徴を融合して深度とシーンフローを同時推定する自己教師型マルチフレームフレームワークである。 提案手法の中心となるのがGeometry-Motion Feature (GMF) であり、これは運動と幾何学の結合キューをコンパクトに符号化し、効果的な時間的推論のために反復的に更新される。 この時間的融合のオクルージョンに対する堅牢性を確保するために、相対的な位置的注意を取り入れて空間的先行点を注入し、オクルージョン正則化モジュールを用いて、可視領域からの信頼性のある動きを伝搬する。 これらの成分により、GMFは曖昧な領域でも情報を効果的に伝播することができる。 RAFT-MSF++ は KITTI Scene Flow ベンチマークで 24.14% の SF-all を達成した。 コードはhttps://github.com/sunzunyi/RAFT-MSF-PlusPlusで公開されている。

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