D$^3$FlowSLAM: Self-Supervised Dynamic SLAM with Flow Motion Decomposition and DINO Guidance

要約

この論文では、動的コンポーネントを正確に識別しながら動的シーンで堅牢に動作する自己教師ありディープ SLAM 手法を紹介します。
私たちの方法では、静的フローと動的フローのデュアル フロー表現を活用し、動的環境での効果的なシーン分解を促進します。
我々は、この表現に基づいて動的更新モジュールを提案し、動的シナリオに優れた高密度 SLAM システムを開発します。
さらに、事前にDINOを使用した自己教師ありトレーニングスキームを設計し、ラベルフリートレーニングを可能にします。
私たちの方法は、他の自己教師付き方法と比較して優れた精度を実現します。
また、場合によっては、既存の教師ありメソッドのパフォーマンスと同等、またはそれを上回ることもあります。
すべてのコードとデータは、承認され次第公開されます。

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce a self-supervised deep SLAM method that robustly operates in dynamic scenes while accurately identifying dynamic components. Our method leverages a dual-flow representation for static flow and dynamic flow, facilitating effective scene decomposition in dynamic environments. We propose a dynamic update module based on this representation and develop a dense SLAM system that excels in dynamic scenarios. In addition, we design a self-supervised training scheme using DINO as a prior, enabling label-free training. Our method achieves superior accuracy compared to other self-supervised methods. It also matches or even surpasses the performance of existing supervised methods in some cases. All code and data will be made publicly available upon acceptance.

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