#556
summarized by : Masaki Taniguchi
Deep Rigid Instance Scene Flow

どんな論文か?

自動運転シーンでの3次元シーンフローの推定に取り組んでいる。シーン全体を剛体の動きの集合として捉え、セグメンテーションによって求めた各オブジェクトのオプティカルフローとステレオから物体の動きを推定する。この推定にNNによって実装したガウシアン・ニュートン法を解くモジュールを使うことでend-to-endの学習が可能になった。
placeholder

新規性

シーンフロー推定をエネルギーの最小化問題に落とし込み、それを解くモジュールまで全てをNNで実装した。 これにより、全ての推定をGPU上で行うことが可能になり、速度が大幅に改善した。

結果

KITTIデータセットにおいて精度と速度でSoTAを達成。特に速度面では既存手法から800倍速くなった。

その他(なぜ通ったか?等)