Effiziente Schätzung von optischem Fluss und Szenenfluss durch bidirektionale Fusion von Kamera- und LiDAR-Daten

المفاهيم الأساسية

Durch eine neuartige bidirektionale und mehrstufige Fusionsarchitektur, die die Stärken beider Modalitäten optimal nutzt, wird eine präzisere Schätzung von optischem Fluss und Szenenfluss erreicht als mit bisherigen Methoden.

الملخص

Die Autoren stellen eine neuartige Methode zur gemeinsamen Schätzung von optischem Fluss und Szenenfluss aus synchronisierten 2D-Kamerabildern und 3D-LiDAR-Punktwolken vor.
Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die entweder eine komplexe Pipeline mit unabhängigen Teilaufgaben verwenden oder eine "Early-Fusion" oder "Late-Fusion" der Modalitäten, schlagen die Autoren eine bidirektionale und mehrstufige Fusionsarchitektur vor. Dabei werden die 2D-Bilddaten und 3D-Punktwolken in getrennten Zweigen verarbeitet und an mehreren Stellen durch eine lernbare Fusionskomponente (Bi-CLFM) miteinander verknüpft.
Die Autoren instanziieren zwei Varianten ihrer Fusionsarchitektur, CamLiPWC und CamLiRAFT, die auf etablierten Architekturen für optischen Fluss (PWC-Net, RAFT) aufbauen. Auf dem FlyingThings3D-Datensatz übertreffen beide Varianten alle bisherigen Methoden deutlich, mit bis zu 47,9% geringerer 3D-Endpunktabweichung gegenüber dem besten veröffentlichten Ergebnis. Auf dem KITTI-Szenenfluss-Benchmark belegt die beste Variante CamLiRAFT den ersten Platz mit einem Fehler von nur 4,26%, bei deutlich weniger Parametern als die Konkurrenz.
Darüber hinaus zeigen die Methoden eine starke Generalisierungsfähigkeit und können auch nicht-rigide Bewegungen gut handhaben.

الإحصائيات

Die Punktwolken werden vor der Eingabe in das Netzwerk durch eine inverse Tiefenskalierung (IDS) transformiert, um die ungleichmäßige Verteilung der Punktdichte auszugleichen.

اقتباسات

"Durch eine neuartige bidirektionale und mehrstufige Fusionsarchitektur, die die Stärken beider Modalitäten optimal nutzt, wird eine präzisere Schätzung von optischem Fluss und Szenenfluss erreicht als mit bisherigen Methoden."
"Auf dem KITTI-Szenenfluss-Benchmark belegt die beste Variante CamLiRAFT den ersten Platz mit einem Fehler von nur 4,26%, bei deutlich weniger Parametern als die Konkurrenz."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Learning Optical Flow and Scene Flow with Bidirectional Camera-LiDAR Fusion

by Haisong Liu,... في arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2303.12017.pdf

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