本研究提出了LayeredFlow基准，解决了在非朗伯物体上进行3D理解的难题，并通过合成数据集训练，提升了现有光流方法在非朗伯物体上的性能。

本文提出了一种高效的光流方法，通过轻量的主干网络和快速细化模块实现实时高精度光流估计。模型在保证准确性的同时，速度提升10到70倍，能够在Jetson Orin Nano上以超过20帧每秒的速度处理图像。