DifFlow3D：基于扩散模型的稳健不确定性感知场景流估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于扩散概率模型的新型不确定性感知场景流估计网络 (DifFlow3D) 提出，具有卓越性能，在 FlyingThings3D 和 KITTI 2015 数据集上分别降低了 6.7％和 19.1％的 EPE3D，且在 KITTI 数据集上实现了前所未有的毫米级准确度 (0.0089m 的 EPE3D)。扩散式精炼范式可作为即插即用模块集成到现有场景流网络中，显著提高其估计准确性。
DeeDiff是一个早期退出框架，用于提高扩散模型的生成效率。通过不确定性估计模块，模型根据预测不确定性决定推断的终止。实验结果表明，DeeDiff在扩散模型上实现了最先进的性能和效率平衡。
