3Dシーンを理解することは、自律エージェントにとって重要な前提条件です。最近、LiDARおよびその他のセンサーにより、点群フレームの時間シーケンスの形式で大量のデータが利用可能になりました。この作業では、特定のシーケンス内の点群のすべてのペアの3Dシーンフローを予測することを目的とした新しい問題(シーケンシャルシーンフロー推定(SSFE))を提案します。これは、2つのフレームに焦点を当てる以前に研究されたシーンフロー推定の問題とは異なります。 SPCM-Netアーキテクチャを紹介します。これは、隣接する点群間のマルチスケールの時空間相関を計算し、順序不変の回帰ユニットを使用して時間全体の相関を集約することにより、この問題を解決します。私たちの実験的評価は、点群シーケンスの反復処理が、2つのフレームのみを使用する場合と比較して大幅に優れたSSFEをもたらすことを確認しています。さらに、このア
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