从稀疏激光雷达幻觉式生成稠密光流用于自动驾驶车辆
计算机视觉与模式识别
2018-09-03 v1
摘要
本文提出一种从自动驾驶车辆获取的稀疏激光雷达数据估计稠密光流的新方法。该方法旨在当图像因恶劣天气条件或夜间等不可靠时，用作任何基于图像的光流系统的即插即用替代方案。为从离散距离数据推断高分辨率 2D 流，我们设计了一个结合激光雷达和图像域中多个中间目标的多尺度滤波器三块架构。为训练该网络，我们引入了一个约 20K 个 Kitti 数据集激光雷达样本的数据集，并使用 FlowNet2 计算的伪地面真值基于图像的光流对其进行了增强。我们在 Kitti 上展示了本方法的有效性，并表明尽管使用激光雷达的低分辨率和稀疏测量，我们仍可回归出与基于图像的方法估计相当的稠密光流图。
引用
@article{arxiv.1808.10542,
title = {Hallucinating Dense Optical Flow from Sparse Lidar for Autonomous Vehicles},
author = {Victor Vaquero and Alberto Sanfeliu and Francesc Moreno-Noguer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.10542},
year = {2018}
}
备注
Accepted in ICPR 2018. More information: www.victorvaquero.me