論文の概要: Un-EvMoSeg: Unsupervised Event-based Independent Motion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00114v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 18:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:49:32.965565
• Title: Un-EvMoSeg: Unsupervised Event-based Independent Motion Segmentation
• Title（参考訳）: Un-EvMoSeg: 教師なしイベントベースの独立運動セグメンテーション
• Authors: Ziyun Wang, Jinyuan Guo, Kostas Daniilidis
• Abstract要約: イベントカメラは、高時間分解能、高ダイナミックレンジ、低消費電力で知られている、生物学的にインスパイアされた新しいタイプの視覚センサである。 幾何学的制約を用いたIMO擬似ラベルを生成する最初のイベントフレームワークを提案する。 この手法は教師なしの性質のため、任意の数の未定オブジェクトを処理でき、高価なIMOラベルが手に入らないデータセットに容易に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.21922177483246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Event cameras are a novel type of biologically inspired vision sensor known for their high temporal resolution, high dynamic range, and low power consumption. Because of these properties, they are well-suited for processing fast motions that require rapid reactions. Although event cameras have recently shown competitive performance in unsupervised optical flow estimation, performance in detecting independently moving objects (IMOs) is lacking behind, although event-based methods would be suited for this task based on their low latency and HDR properties. Previous approaches to event-based IMO segmentation have been heavily dependent on labeled data. However, biological vision systems have developed the ability to avoid moving objects through daily tasks without being given explicit labels. In this work, we propose the first event framework that generates IMO pseudo-labels using geometric constraints. Due to its unsupervised nature, our method can handle an arbitrary number of not predetermined objects and is easily scalable to datasets where expensive IMO labels are not readily available. We evaluate our approach on the EVIMO dataset and show that it performs competitively with supervised methods, both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、その高時間分解能、高ダイナミックレンジ、低消費電力で知られる、生物にインスパイアされた新しいビジョンセンサーである。 これらの性質のため、高速反応を必要とする高速運動を処理するのに適している。 イベントカメラは、最近、教師なしの光フロー推定において競合性能を示したが、独立移動物体(imos)の検出性能は遅れているが、イベントベースの手法は、低レイテンシとhdr特性に基づいてこのタスクに適している。 イベントベースのimoセグメンテーションに対する以前のアプローチはラベル付きデータに大きく依存していた。 しかし、生物学的視覚システムは、明示的なラベルを与えることなく、日常的なタスクを通して物体を動かすことを避ける能力を開発した。 本稿では,幾何制約を用いたimo擬似ラベルを生成する最初のイベントフレームワークを提案する。 この手法は教師なしの性質のため、任意の数の未定オブジェクトを処理でき、高価なIMOラベルが手に入らないデータセットに容易に拡張できる。 EVIMOデータセットに対する我々のアプローチを評価し、定量的かつ定性的に教師付き手法と競合することを示す。

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