최적화와 추론 속도
관측마다 최적화하는 흐름 추정과 한 번의 순전파로 예측하는 모델은 계산 방식이 다르다. ZeroFlow는 전자의 출력을 후자의 학습 신호로 옮겨 활용한다.
표지 없는 증류
정답 표지가 필요 없는 최적화 방법으로 의사 표지를 생성한다. 이 표지로 순전파 모델을 감독하는 Scene Flow via Distillation 프레임워크를 제안했다.
관측 자료의 확장
대규모의 다양한 무표지 자료에서 사람이 만든 흐름 정답을 쓰지 않고 학습한다. 정답을 직접 표시하는 대신 계산으로 만드는 신호의 규모를 활용하는 접근이다.
평가와 공개 자료
논문은 Argoverse 2 자기 지도 장면 흐름 챌린지에서 성능을 보고했다. Argoverse 2와 Waymo Open의 의사 표지, 모델 가중치와 코드를 연구 결과와 함께 공개했다.
관련 문서
신경 장면 흐름 사전 / FastFlow3D / FlowNet3D / 지식 증류 / 자기 지도 학습 / 점군