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。