摘要
本文解决了自动驾驶场景下的场景流估计问题。我们利用深度学习技术以及强大的先验，因为在我们的应用领域中，场景的运动可以由机器人的运动和场景中演员的3D运动组成。我们在一个深度结构模型中将问题定义为能量最小化，该模型可以在GPU中通过展开一个高斯-牛顿求解器有效地解决。我们在具有挑战性的KITTI场景流数据集中的实验表明，我们的性能远远超过最先进的技术，同时速度快800倍。
作者
Wei-Chiu马，神龙王，鲁伊·胡，宇文熊，拉奎尔Urtasun
会议
CVPR 2019
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超级ATG
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