MambaFlow: A Novel and Flow-Guided State Space Model for Scene Flow Estimation
Rattachement africain : cn, hk, se. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Scene flow estimation aims to predict 3D motion from consecutive point cloud frames, which is of great interest in autonomous driving field. Existing methods face challenges such as insufficient spatio-temporal modeling and inherent loss of fine-grained feature during voxelization. However, the success of Mamba, a representative state space model (SSM) that enables global modeling with linear complexity, provides a promising solution. In this paper, we propose MambaFlow, a novel scene flow estimation network with a mamba-based decoder. It enables deep interaction and coupling of spatio-temporal features using a well-designed backbone. Innovatively, we steer the global attention modeling of voxel-based features with point offset information using an efficient Mamba-based decoder, learning voxel-to-point patterns that are used to devoxelize shared voxel representations into point-wise features. To further enhance the model's generalization capabilities across diverse scenarios, we propose a novel scene-adaptive loss function that automatically adapts to different motion patterns. Extensive experiments on the Argoverse 2 benchmark demonstrate that MambaFlow achieves state-of-the-art performance with real-time inference speed among existing works, enabling accurate flow estimation in real-world urban scenarios. The code is available athttps://github.com/SCNU-RISLAB/MambaFlow.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- MambaFlow: A Novel and Flow-Guided State Space Model for Scene Flow Estimation
- Date Crossref
- 01/04/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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South China Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hong Kong University of Science and Technology Department of Electronic and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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KTH Royal Institute of Technology and Learning (RPL) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Data Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Electronic and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
South China Normal University, Department of Electronic and Computer Engineering — Hong Kong University of Science and Technology et and Learning (RPL) — KTH Royal Institute of Technology, avec 2 autres affiliations.
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