FLODCAST: Flow and Depth Forecasting via Multimodal Recurrent Architectures

📄 arXiv: 2310.20593v1 📥 PDF

作者: Andrea Ciamarra, Federico Becattini, Lorenzo Seidenari, Alberto Del Bimbo

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-31

备注: Submitted to Pattern Recognition

💡 一句话要点

提出FLODCAST以解决光流和深度预测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 光流预测 深度预测 多任务学习 递归神经网络 自动驾驶 机器人导航 视频分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在光流和深度预测中通常是分开处理，缺乏互补信息的利用，导致预测精度不足。
  2. FLODCAST模型通过多任务递归架构同时预测光流和深度，利用两者的互补性来提升预测效果。
  3. 在Cityscapes数据集上，FLODCAST在光流和深度预测上均取得了最新的性能，并在分割预测任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

预测物体的运动和空间位置在安全关键的场景中至关重要，尤其是在自动驾驶领域。本文提出了FLODCAST，一个利用多任务递归架构的光流和深度预测模型，旨在同时预测这两种互补信息。我们强调了联合训练光流和深度图的重要性，证明了两项任务在相互信息的影响下均有所提升。此外，模型能够进行多步预测，提供更好的监督，进而提高预测的精度。我们在具有挑战性的Cityscapes数据集上测试了该模型，取得了光流和深度预测的最新成果，并在下游的分割预测任务中也显示出显著的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决光流和深度预测的准确性问题。现有方法通常将这两项任务分开处理，导致信息利用不充分，预测效果不理想。

核心思路：FLODCAST模型通过多任务学习的方式，联合训练光流和深度预测任务，使得模型能够利用两者之间的互补信息，从而提升整体预测性能。

技术框架：该模型采用递归神经网络架构，主要包括输入层、多个递归层和输出层。输入层接收光流和深度图数据，递归层负责信息的处理与融合，输出层则生成未来多个时间步的预测结果。

关键创新：FLODCAST的主要创新在于其多任务学习框架，能够同时处理光流和深度预测任务，显著提高了预测的准确性和鲁棒性。这种设计与传统方法的分开处理形成鲜明对比。

关键设计：模型的损失函数综合考虑了光流和深度预测的误差，采用了加权平均的方式来平衡两者的影响。此外，网络结构中引入了长短期记忆（LSTM）单元，以增强对时间序列数据的建模能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Cityscapes数据集上，FLODCAST模型在光流和深度预测任务中均取得了最新的性能，具体表现为光流预测精度提升了X%，深度预测精度提升了Y%。此外，模型在分割预测任务中也显示出显著的优势，验证了其在下游任务中的有效性。

🎯 应用场景

FLODCAST模型在自动驾驶、机器人导航和视频分析等领域具有广泛的应用潜力。通过提高光流和深度预测的准确性，该模型能够为实时决策提供更可靠的信息，从而提升系统的安全性和效率。未来，该技术还可以扩展到其他需要空间和时间信息预测的场景。

📄 摘要（原文）

Forecasting motion and spatial positions of objects is of fundamental importance, especially in safety-critical settings such as autonomous driving. In this work, we address the issue by forecasting two different modalities that carry complementary information, namely optical flow and depth. To this end we propose FLODCAST a flow and depth forecasting model that leverages a multitask recurrent architecture, trained to jointly forecast both modalities at once. We stress the importance of training using flows and depth maps together, demonstrating that both tasks improve when the model is informed of the other modality. We train the proposed model to also perform predictions for several timesteps in the future. This provides better supervision and leads to more precise predictions, retaining the capability of the model to yield outputs autoregressively for any future time horizon. We test our model on the challenging Cityscapes dataset, obtaining state of the art results for both flow and depth forecasting. Thanks to the high quality of the generated flows, we also report benefits on the downstream task of segmentation forecasting, injecting our predictions in a flow-based mask-warping framework.