Trots betydande framsteg i bildbaserad 3D-scenflödesberäkning har prestandan för sådana metoder ännu inte nått den trohet som krävs av många tillämpningar. Samtidigt är dessa tillämpningar ofta inte begränsade till bildbaserad uppskattning: laserskannrar är ett populärt alternativ till traditionella kameror, till exempel i samband med självkörande bilar, eftersom de direkt ger ett 3D-punktsmoln. I detta dokument, föreslår vi att uppskatta 3D rörelse från sådana ostrukturerade punktmoln med hjälp av ett djupt neuralt nätverk. I ett enda framåtpass förutspår vår modell gemensamt 3D scenflöde samt 3D-bomullen och stel kroppsrörelse av objekt i scenen. Även om utsikterna att uppskatta 3D-scenen flöde från ostrukturerade punktmoln är lovande, är det också en utmanande uppgift. Vi visar att den traditionella globala representationen av stel kroppsrörelse förbjuder CNN:s slutsatser och föreslår en översättningslikformig representation för att kringgå detta problem. För att träna vårt djupa nätverk krävs ett stort dataset. På grund av detta förstärker vi verkliga skanningar från KITTI med virtuella objekt, modellerar realistiskt ocklusioner och simulerar sensorbuller. En grundlig jämförelse med klassiska och inlärningsbaserade tekniker belyser robustheten i det föreslagna tillvägagångssättet. Vår kod och datauppsättning finns på projektets hemsida 1.
REF uppskattar scenflöde genom att använda ett nätverk som gemensamt förutspår 3D-gränsboxar och stela rörelser av objekt eller bakgrund i scenen.
PointFlowNet: Learning Representations for Rigid Motion Estimation From Point Clouds
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}