搜尋
首頁科技週邊人工智慧DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

原文標題:DifFlow3D: Toward Robust Uncertainty-Aware Scene Flow Estimation with Iterative Diffusion-Based Refinement

論文連結:https://arxiv.org/pdf/2311.17456.pdf

程式碼連結:https://github.com/IRMVLab/DifFlow3D

作者單位:上海交通大學劍橋大學浙江大學鑑智機器人

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

論文想法:

場景流估計旨在預測動態場景中每個點的3D位移變化,是電腦視覺領域的基礎任務。然而,以往的工作常常受到局部約束搜尋範圍引起的不可靠相關性的困擾,並且在從粗到細的結構中累積不準確性。為了緩解這些問題,本文提出了一種新穎的不確定性感知場景流估計網路(DifFlow3D),該網路採用了擴散機率模型。設計了迭代擴散式細化(Iterative diffusion-based refinement)來增強相關性的穩健性,並對困難情況(例如動態、雜訊輸入、重複模式等)具有較強的適應性。為了限制生成的多樣性,本文的擴散模型中利用了三個關鍵的與流相關的特徵作為條件。此外,本文還在擴散中開發了一個不確定性估計模組,以評估估計場景流的可靠性。本文的 DifFlow3D 在 FlyingThings3D 和 KITTI 2015 資料集上分別實現了6.7%和19.1%的三維端點誤差(EPE3D)降低,並在KITTI資料集上實現了前所未有的毫米級精度(EPE3D為0.0089米)。另外,本文的基於擴散的細化範式可以作為一個即插即用的模組,輕鬆整合到現有的場景流網路中,顯著提高它們的估計精度。

主要貢獻:

為了實現穩健的場景流估計,本研究提出了一個全新的即插即用型基於擴散的細化流程。據我們所知,這是首次在場景流任務中採用擴散機率模型。

作者結合了粗流嵌入、幾何編碼和跨幀成本體積等技術,設計了一種有效的條件引導方法,用於控制生成結果的多樣性。

為了評估本文中流的可靠性並識別不準確的點匹配,作者還在擴散模型中引入了每個點的不確定性估計。

研究結果表明,本文提出的方法在FlyingThings3D和KITTI資料集上表現優異,勝過其他現有方法。特別是,DifFlow3D在KITTI資料集上實現了毫米級的端點誤差(EPE3D),這是首次。相較於以往的研究,本文的方法在處理具有挑戰性的情況時表現更為穩健,如噪音輸入和動態變化。

網路設計:

場景流作為電腦視覺中的一項基礎任務,指的是從連續的圖像或點雲中估計出的三維運動場。它為動態場景的低層次感知提供了訊息,並且有著各種下游應用,例如自動駕駛[21]、姿態估計[9]和運動分割[1]。早期的工作集中在使用立體[12]或RGB-D影像[10]作為輸入。隨著3D感測器,例如光達的日益普及,近期的工作通常直接以點雲作為輸入。

作為開創性的工作,FlowNet3D[16]使用 PointNet [25] 提取層次化特徵,然後迭代回歸場景流。 PointPWC[42] 透過金字塔、變形和成本體積結構[31]進一步改進了它。 HALFlow[35] 跟隨它們,並引入了注意力機制以獲得更好的流嵌入。然而,這些基於迴歸的工作通常遭受不可靠的相關性和局部最優問題[17]。原因主要有兩個面向:(1)在他們的網路中,使用K最近鄰(KNN)來搜尋點對應關係,這並不能考慮到正確但距離較遠的點對,也存在著匹配雜訊[7] 。 (2)另一個潛在問題來自於以往工作[16, 35, 36, 42]中廣泛使用的粗到細結構。基本上,最初的流在最粗糙的層上估計,然後在更高分辨率中迭代細化。然而,流細化的性能高度依賴於初始粗流的可靠性,因為後續的細化通常受限於初始化周圍的小的空間範圍。

為了解決不可靠性的問題,3DFlow[36] 設計了一個 all-to-all 的點收集模組,並加入了反向驗證。類似地,Bi-PointFlowNet[4] 及其擴展MSBRN[5] 提出了一個雙向網絡,具有前向-後向相關性。 IHNet[38] 利用一個具有高解析度引導和重採樣方案的循環網路。然而,這些網路大多因其雙向關聯或循環迭代而在計算成本上遇到了困難。本文發現擴散模型也可以增強相關性的可靠性和對匹配雜訊的韌性,這得益於其去噪本質(如圖1所示)。受到[30]中的發現的啟發,即註入隨機噪聲有助於跳出局部最優,本文用概率擴散模型重新構建了確定性流回歸任務(deterministic flow regression task),如圖2所示。此外,本文的方法可以作為一個即插即用的模組服務於先前的場景流網絡,這種方法更為通用,並且幾乎不增加計算成本(第4.5節)。

然而,在本文的任務中利用生成模型是相當具有挑戰性的,因為擴散模型固有的生成多樣性。與需要多樣化輸出樣本的點雲產生任務不同,場景流預測是一個確定性任務,它計算精確的每點運動向量。為了解決這個問題,本文利用強條件資訊來限制多樣性,並有效控制生成的流。具體來說,先初始化一個粗糙的稀疏場景流,然後透過擴散迭代產生流殘差(flow residuals)。在每個基於擴散的細化層中,本文利用粗流嵌入、成本體積和幾何編碼作為條件。在這種情況下,擴散被應用於實際學習從條件輸入到流殘差的機率映射。

此外,先前的工作很少探索場景流估計的置信度和可靠性。然而,如圖1所示,在雜訊、動態變化、小物體和重複模式的情況下,密集流匹配容易出錯。因此,了解每個估計的點對應關係是否可靠是非常重要的。受到最近在光流任務中不確定性估計成功的啟發[33],本文在擴散模型中提出了逐點不確定性,以評估本文的場景流估計的可靠性。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖3。 DifFlow3D 的整體結構。本文首先在 bottom layer 初始化一個粗糙的稀疏場景流。隨後,將迭代擴散式細化層與流相關的條件訊號結合使用,以恢復更密集的流殘差。為了評估本文估計的流的可靠性,也將與場景流一起共同預測每個點的不確定性。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖2。本文用於場景流估計的擴散過程示意圖。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖4。不確定性的可視化。在訓練過程中,本文設計的不確定性區間逐漸縮小,促使預測的流向真實值靠攏。

實驗結果:

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖1。在具有挑戰性的情況下的比較。 DifFlow3D 使用擴散模型預測具有不確定性感知的場景流,該模型對以下情況具有更強的魯棒性:(a)動態變化,(b)噪聲幹擾的輸入,(c)小物體,以及(d )重複模式。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖 5. 未使用或使用基於擴散的場景流細化 (DSFR) 的視覺化結果。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖6。在輸入點上加入隨機高斯雜訊。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

圖7。不確定性在訓練過程中的作用。本文分別在不同的訓練階段(第10輪和第100輪)可視化了不確定性區間。

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!

#總結:

本文創新地提出了一個基於擴散的場景流細化網絡,該網絡能夠感知估計的不確定性。本文採用多尺度擴散細化來產生細粒度的密集流殘差。為了提高估計的穩健性,本文也引入了與場景流一起聯合生成的逐點不確定性。廣泛的實驗顯示了本文的 DifFlow3D 的優越性和泛化能力。值得注意的是,本文的基於擴散的細化可以作為即插即用模組應用於以往的工作,並為未來的研究提供新的啟示。

引用:

Liu J, Wang G, Ye W, et al. DifFlow3D: Toward Robust Uncertainty-Aware Scene Flow Estimation with Diffusion Model[J]. arXiv preprint arXiv:2311.17456, 2023.

#

以上是DifFlow3D:場景流估計新SOTA,擴散模型又下一城!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
本文轉載於:51CTO.COM。如有侵權,請聯絡admin@php.cn刪除
AI技能差距正在減慢供應鏈AI技能差距正在減慢供應鏈Apr 26, 2025 am 11:13 AM

經常使用“ AI-Ready勞動力”一詞,但是在供應鏈行業中確實意味著什麼? 供應鏈管理協會(ASCM)首席執行官安倍·埃什肯納齊(Abe Eshkenazi)表示,它表示能夠評論家的專業人員

一家公司如何悄悄地努力改變AI一家公司如何悄悄地努力改變AIApr 26, 2025 am 11:12 AM

分散的AI革命正在悄悄地獲得動力。 本週五在德克薩斯州奧斯汀,Bittensor最終遊戲峰會標誌著一個關鍵時刻,將分散的AI(DEAI)從理論轉變為實際應用。 與閃閃發光的廣告不同

NVIDIA釋放NEMO微服務以簡化AI代理開發NVIDIA釋放NEMO微服務以簡化AI代理開發Apr 26, 2025 am 11:11 AM

企業AI面臨數據集成挑戰 企業AI的應用面臨一項重大挑戰:構建能夠通過持續學習業務數據來保持準確性和實用性的系統。 NeMo微服務通過創建Nvidia所描述的“數據飛輪”來解決這個問題,允許AI系統通過持續接觸企業信息和用戶互動來保持相關性。 這個新推出的工具包包含五個關鍵微服務: NeMo Customizer 處理大型語言模型的微調,具有更高的訓練吞吐量。 NeMo Evaluator 提供針對自定義基準的AI模型簡化評估。 NeMo Guardrails 實施安全控制,以保持合規性和適當的

AI為藝術與設計的未來描繪了一幅新圖片AI為藝術與設計的未來描繪了一幅新圖片Apr 26, 2025 am 11:10 AM

AI:藝術與設計的未來畫卷 人工智能(AI)正以前所未有的方式改變藝術與設計領域,其影響已不僅限於業餘愛好者,更深刻地波及專業人士。 AI生成的藝術作品和設計方案正在迅速取代傳統的素材圖片和許多交易性設計活動中的設計師,例如廣告、社交媒體圖片生成和網頁設計。 然而,專業藝術家和設計師也發現AI的實用價值。他們將AI作為輔助工具,探索新的美學可能性,融合不同的風格,創造新穎的視覺效果。 AI幫助藝術家和設計師自動化重複性任務,提出不同的設計元素並提供創意輸入。 AI支持風格遷移,即將一種圖像的風格應用

Zoom如何徹底改變與Agent AI的合作:從會議到里程碑Zoom如何徹底改變與Agent AI的合作:從會議到里程碑Apr 26, 2025 am 11:09 AM

Zoom最初以其視頻會議平台而聞名,它通過創新使用Agentic AI來引領工作場所革命。 最近與Zoom的CTO XD黃的對話揭示了該公司雄心勃勃的願景。 定義代理AI 黃d

對大學的存在威脅對大學的存在威脅Apr 26, 2025 am 11:08 AM

AI會徹底改變教育嗎? 這個問題是促使教育者和利益相關者的認真反思。 AI融入教育既提出了機遇和挑戰。 正如科技Edvocate的馬修·林奇(Matthew Lynch)所指出的那樣

原型:美國科學家正在國外尋找工作原型:美國科學家正在國外尋找工作Apr 26, 2025 am 11:07 AM

美國科學研究和技術發展或將面臨挑戰,這或許是由於預算削減導致的。據《自然》雜誌報導,2025年1月至3月期間,美國科學家申請海外工作的數量比2024年同期增加了32%。此前一項民意調查顯示,75%的受訪研究人員正在考慮前往歐洲和加拿大尋找工作。 過去幾個月,數百項NIH和NSF的撥款被終止,NIH今年的新撥款減少了約23億美元,下降幅度接近三分之一。洩露的預算提案顯示,特朗普政府正在考慮大幅削減科學機構的預算,削減幅度可能高達50%。 基礎研究領域的動盪也影響了美國的一大優勢:吸引海外人才。 35

所有有關打開AI最新的GPT 4.1家庭的信息 - 分析Vidhya所有有關打開AI最新的GPT 4.1家庭的信息 - 分析VidhyaApr 26, 2025 am 10:19 AM

Openai推出了強大的GPT-4.1系列:一個專為現實世界應用設計的三種高級語言模型家族。 這種巨大的飛躍提供了更快的響應時間,增強的理解和大幅降低了成本

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

mPDF

mPDF

mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

VSCode Windows 64位元 下載

VSCode Windows 64位元 下載

微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。