Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Self-supervised Scene Flow Estimation

Scene Flow Estimation › Self-supervised Scene Flow Estimation 6 평가 기록 1 datasets

Self-supervised method only with lidar point clouds as input to predict flows of each point.

Self-supervised way for scene flow estimation

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode

Argoverse 2

SeFlow

EPE 3-Way: 0.048590EPE Foreground Dynamic: 0.121375EPE Foreground Static: 0.018404EPE Background Static: 0.005990

논문 코드

1개

2305.10424 2023-05-17 이 페이지의 평가 2건

EPE 3-Way: 0.049392EPE Foreground Dynamic: 0.117688EPE Foreground Static: 0.017406EPE Background Static: 0.013082

2304.09121 2023-04-18 이 페이지의 평가 1건

EPE 3-Way: 0.111820EPE Foreground Dynamic: 0.115796EPE Foreground Static: 0.031576EPE Background Static: 0.090712

2402.17351 2024-02-27 이 페이지의 평가 1건

EPE 3-Way: 0.065049EPE Foreground Dynamic: 0.136922EPE Foreground Static: 0.033245EPE Background Static: 0.024981

2111.01253 2021-11-01 이 페이지의 평가 1건

EPE 3-Way: 0.060606EPE Foreground Dynamic: 0.115796EPE Foreground Static: 0.031576EPE Background Static: 0.034445

2407.01702 2024-07-01 이 페이지의 평가 1건

EPE 3-Way: 0.048590EPE Foreground Dynamic: 0.121375EPE Foreground Static: 0.018404EPE Background Static: 0.005990

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/kylevedder/zeroflow 1 논문

github.com/kth-rpl/deflow 1 논문

github.com/kth-rpl/seflow 1 논문

github.com/lilac-lee/fastnsf 1 논문