近日，计算机图形学与多媒体国际会议CVM 2025公布录用结果，我中心1篇论文被录用。CVM会议全称为Computational Visual Media Conference，CVM是亚洲图形学学会（ASIA Graphics Association）三大旗舰会议之一，关注计算机图形学的创新研究与行业突破，在学界与工业界具有广泛影响力。
录用论文的相关信息如下：
论文标题: CMU-Flownet: Exploring Point Cloud Scene Flow Estimation in Occluded Scenario
录用类别: CVM 2025
作者: 陈璟泽，汤泽瑞，林祺钦，姚俊峰
完成单位：厦门大学
遮挡阻碍了激光雷达数据中的点云帧的流预测，目前多数方法在无遮挡的数据集下进行训练，这使得大多数模型在真实场景数据集上表现不佳。
为了应对遮挡问题，我们引入了关联矩阵上采样（Correlation Matrix Upsampling），将遮挡估计模块与遮挡感知成本量（Occlusion-aware Cost Volume）机制结合到网络结构中。具体来说，我们提出了一种增强型上采样方法，该方法扩大了采样过程的感知范围，并集成了相关矩阵，旨在评估点级相似性。与此同时，我们的模型在场景流的背景下整合了遮挡信息，并将其用于流估计的细化阶段。实验结果证明了我们所提出基于空间一致性的方法具有有效性，我们在Flyingthings3D以及Kitti数据集都展现出可观的效果。
