점군의 장면 흐름
장면 흐름은 동적인 환경에서 점들이 삼차원으로 어떻게 움직이는지를 나타낸다. FlowNet3D는 스테레오 영상이나 RGB-D 영상 중심의 방식과 달리 점군에서 이를 직접 추정한다.
계층 특징과 흐름 임베딩
점군의 계층적인 특징과 점 운동을 표현하는 흐름 임베딩을 함께 학습한다. 점 집합을 위한 두 학습 층이 이러한 표현을 만드는 구성에 사용된다.
합성에서 실제 관측으로
FlyingThings3D의 합성 자료와 KITTI의 실제 라이다 스캔에서 평가했다. 합성 자료만으로 학습한 뒤 실제 스캔에 적용해 일반화를 살폈다.
정합과 운동 분할
논문은 출력한 장면 흐름을 스캔 정합과 운동 분할에 적용했다. 하나의 강체 변환을 구하는 정합과 달리, 점마다의 움직임을 표현해 동적인 부분을 다룰 수 있다.
관련 문서
기하 정합 / HRegNet 점군 정합 / MemReg 점군 정합 / 라이다 / 점군 / 광학 흐름