- Driv3R: Learning Dense 4D Reconstruction for Autonomous Driving [116.1]
マルチビュー画像シーケンスからフレーム単位のポイントマップを直接回帰するフレームワークであるDriv3Rを提案する。 我々は4次元フロー予測器を用いてシーン内の移動物体を識別し、これらの動的領域の再構築をより重視する。 Driv3Rは4D動的シーン再構築において従来のフレームワークより優れており、推論速度は15倍高速である。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 09 Dec 2024 18:58:03 GMT) - プロジェクトサイトはDriv3R、リポジトリはGitHub – Barrybarry-Smith/Driv3R: Official Implementation of Driv3R