Streaming LiDAR Scene Flow Estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Safe navigation of autonomous vehicles requires accurate and rapid understanding of their dynamic 3D environment. Scene flow estimation models this dynamic environment by predicting point motion between sequential point cloud scans, and is crucial for safe navigation. Existing state-of-the-art scene flow estimation methods, based on test-time optimization, achieve high accuracy but suffer from significant latency, limiting their applicability in real-time onboard systems. This latency stems from both the iterative test-time optimization process and the inherent delay of waiting for the LiDAR to acquire a complete <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$360^\circ$</tex-math></inline-formula> scan. To overcome this bottleneck, we introduce a novel <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">streaming</i> scene flow framework leveraging the sequential nature of LiDAR slice acquisition, demonstrating a dramatic reduction in end-to-end latency. Instead of waiting for the full <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$360^\circ$</tex-math></inline-formula> scan, our method immediately estimates scene flow using each LiDAR slice once it is captured. To mitigate the reduced context of individual slices, we propose a novel contextual augmentation technique that expands the target slice by a small angular margin, incorporating crucial slice boundary information. Furthermore, to enhance test-time optimization within our streaming framework, our novel initialization scheme 'warm-starts' the current optimization using optimized parameters from the preceding slice. This achieves substantial speedups while maintaining, and in some cases surpassing, full-scan accuracy. We rigorously evaluate our approach on the challenging Waymo and Argoverse datasets, demonstrating significant latency reduction without compromising scene flow quality. This work paves the way for deploying high-accuracy, real-time scene flow algorithms in autonomous driving, advancing the field towards more responsive and safer autonomous systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle