深度刚性实例场景流
计算机视觉与模式识别
2019-04-19 v1 机器人学
摘要
在本文中，我们解决自动驾驶场景下的场景流估计问题。我们利用深度学习技术以及强先验，因为在我们的应用领域中，场景的运动可由机器人的运动和场景中参与者的三维运动组合而成。我们将该问题表述为深度结构化模型中的能量最小化，并可通过展开高斯-牛顿求解器在 GPU 上高效求解。我们在具有挑战性的 KITTI 场景流数据集上的实验表明，我们以极大优势优于当前最优方法，同时速度快 800 倍。
引用
@article{arxiv.1904.08913,
title = {Deep Rigid Instance Scene Flow},
author = {Wei-Chiu Ma and Shenlong Wang and Rui Hu and Yuwen Xiong and Raquel Urtasun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08913},
year = {2019}
}
备注
CVPR 2019. Rank 1st on KITTI scene flow benchmark. 800 times faster than prior art