オーストラリアマシンラーニング研究所のLiとLuceyによる高速カーネルシーンフローの論文では、深い暗黙的ニューラル関数を使用する代わりに、古典的なカーネル表現を活用した新しいアプローチが提案されています。この手法は、ランタイム最適化ベースの方法であり、密なリダポイントで優れた計算効率性を実証し、大規模なリダデータセットで競争力のあるパフォーマンスを達成します。また、提案された位置エンコードベースのカーネルは、大規模ポイントクラウド上で効率的なリダーシーンフロー推定の最先端パフォーマンスを示します。この手法は約150-170 msでほぼリアルタイムのパフォーマンスを発揮し、ロボティクスや自動運転シナリオでさまざまな実用的な応用が可能です。
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