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基于局部刚性先验的自监督三维场景流估计和运动预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于自监督学习的点云中的3D场景流估计和无类别运动预测。通过分片刚性运动估计生成伪场景流标签进行自监督学习，实验证明该方法在自监督场景流学习方面取得了新的最先进性能，并在nuScenes数据集上显着优于之前最先进的自监督方法的类别无关运动预测。
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关键要点
- 研究主题为基于自监督学习的点云中的3D场景流估计和无类别运动预测。
- 通过分片刚性运动估计生成伪场景流标签进行自监督学习。
- 实验证明该方法在自监督场景流学习方面取得了新的最先进性能。
- 在nuScenes数据集上显著优于之前最先进的自监督方法的类别无关运动预测。
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