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在计算机视觉和计算机图形学研究领域，从三维点云中重建物体已经取得了令人瞩目的进展。然而，从时间变化的点云中进行重建却被普遍忽视了。在本文中，我们提出了一个新的网络结构，即RFNet-4D，它可以从4D点云中联合重建物体和它们的运动流。关键的见解是，通过从点云序列中学习空间和时间特征来同时执行这两项任务，可以充分利用个别任务，并导致整体性能的提高。所提出的网络可以使用监督和非监督学习进行训练。为了证明这种能力，我们设计了一个时间矢量场学习模块，使用无监督学习方法进行流量估计，通过监督学习的空间结构进行物体重建。如实验结果所示，我们的方法在流量估计和物体重建方面都取得了蕞先进的性能，同时在训练和推理方面都比现有方法快得多。
《RFNet-4D: Joint Object Reconstruction and Flow Estimation from 4D Point Clouds》
论文地址:http://arxiv.org/abs/2203.16482v1
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