点击下方卡片，关注“自动驾驶Daily”公众号戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线>>点击进入→自动驾驶Daily技术交流群原标题：3DSFLabelling: Boosting 3D Scene Flow Estimation by Pseudo Auto-labelling论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.18146.pdf代码链接：https://github.com/jiangchaokang/3DSFLabelling作者单位：鉴智机器人 剑桥大学 上海交通大学论文思路：从激光雷达点云中学习三维场景流面临着重大挑战，包括从合成数据集到真实场景的泛化能力差、真实世界三维标签稀缺以及在真实稀疏激光雷达点云上的性能表现差。本文从自动标注的角度提出了一种新颖的方法，旨在为现实世界的 LiDAR 点云生成大量 3D 场景流伪标签。具体来说，本文采用了刚体运动(rigid body motion)的假设来模拟自动驾驶场景中潜在的物体级别的刚性运动(object-level rigid
movements)。通过为多个锚框更新不同的运动
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