Abstract
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了最先进的技术，而速度是它的800倍。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
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Deep Rigid Instance Scene Flow_aceyaya的博客
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