【摘 要】
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场景流是描述三维空间运动的矢量场,快速准确地估计场景流可以刻画连续场景中的运动信息,因此受到自动驾驶、动作识别等领域的广泛关注。目前,基于点云的场景流估计网络主要存在两个问题:1)现有网络普遍采用的点云特征提取结构缺少适用于场景流估计的点云特征,导致网络特征表达能力不足的问题。2)真实场景的有标签数据稀缺,现有场景流估计网络训练数据均来自合成数据集。这导致现有网络在真实场景下预测精度普遍降低的问题
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场景流是描述三维空间运动的矢量场,快速准确地估计场景流可以刻画连续场景中的运动信息,因此受到自动驾驶、动作识别等领域的广泛关注。目前,基于点云的场景流估计网络主要存在两个问题:1)现有网络普遍采用的点云特征提取结构缺少适用于场景流估计的点云特征,导致网络特征表达能力不足的问题。2)真实场景的有标签数据稀缺,现有场景流估计网络训练数据均来自合成数据集。这导致现有网络在真实场景下预测精度普遍降低的问题。针对网络特征表达能力不足的问题,本文提出了基于Transformer的多粒度特征提取场景流估计网络。场景流估计任务是时序的点云配准问题,需要大量的全局信息。由于大量网络在原尺度点云空间采用类Point Net++结构,导致匹配信息中缺少全局信息,限制了网络性能的表达。因此本文提出新的基于Transformer的网络框架,通过结合类Point Net++和Transformer的新的编码结合模式,将局部特征和全局特征相结合,生成更适用于匹配任务的新特征。通过多粒度特征构建更精确的相关矩阵,并基于相关矩阵通过体素搜索和点搜索迭代估计场景流。大量实验表明,该网络在Flyingthings3D和KITTI上能有效地估计高精度场景流,并在真实场景下的精度上有11.7～13.6%的提升。对于真实场景有标签数据不足导致真实场景预测精度降低的问题,本文提出了基于双学生网络的半监督场景流估计网络。网络通过结构相同初始化不同的场景流估计网络,构建了基于不同特征空间的双学生网络。随后通过本文提出的缺陷评估网络结构对双学生网络的缺陷值评估,生成了精度较高的基于真实场景的伪标签,弥补了有标签数据不足的问题。大量试验结果表明本文提出策略提高了场景流估计网络在真实场景中的预测精度,其远高于在合成数据集上训练,真实数据集微调的训练结果。
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