Fugu-MT 論文翻訳(概要): MambaMOS: LiDAR-based 3D Moving Object Segmentation with Motion-aware State Space Model

論文の概要: MambaMOS: LiDAR-based 3D Moving Object Segmentation with Motion-aware State Space Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12794v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 11:17:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 15:16:46.783731
Title: MambaMOS: LiDAR-based 3D Moving Object Segmentation with Motion-aware State Space Model
Title（参考訳）: MambaMOS:動き認識状態空間モデルによるLiDARによる3次元移動物体のセグメンテーション
Authors: Kang Zeng, Hao Shi, Jiacheng Lin, Siyu Li, Jintao Cheng, Kaiwei Wang, Zhiyong Li, Kailun Yang,
Abstract要約: MambaMOSと呼ばれる動き認識状態空間モデルを用いた新しいLiDARベースの3D移動物体を提案する。我々は,点雲における時間・空間情報の結合性を高めるため,新しい埋め込みモジュールであるTime Clue Bootstrapping Embedding (TCBE)を開発した。また、動作認識状態空間モデル(MSSM)を導入し、異なる時間ステップで同じ物体の時間的相関を理解する能力を持つモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.418115686945056
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LiDAR-based Moving Object Segmentation (MOS) aims to locate and segment moving objects in point clouds of the current scan using motion information from previous scans. Despite the promising results achieved by previous MOS methods, several key issues, such as the weak coupling of temporal and spatial information, still need further study. In this paper, we propose a novel LiDAR-based 3D Moving Object Segmentation with Motion-aware State Space Model, termed MambaMOS. Firstly, we develop a novel embedding module, the Time Clue Bootstrapping Embedding (TCBE), to enhance the coupling of temporal and spatial information in point clouds and alleviate the issue of overlooked temporal clues. Secondly, we introduce the Motion-aware State Space Model (MSSM) to endow the model with the capacity to understand the temporal correlations of the same object across different time steps. Specifically, MSSM emphasizes the motion states of the same object at different time steps through two distinct temporal modeling and correlation steps. We utilize an improved state space model to represent these motion differences, significantly modeling the motion states. Finally, extensive experiments on the SemanticKITTI-MOS and KITTI-Road benchmarks demonstrate that the proposed MambaMOS achieves state-of-the-art performance. The source code of this work will be made publicly available at https://github.com/Terminal-K/MambaMOS.
Abstract（参考訳）: LiDARベースの移動物体分割(Motion Object Segmentation, MOS)は、現在のスキャンの点雲における移動物体の位置とセグメントを、以前のスキャンからの動き情報を用いて求めることを目的としている。従来のMOS手法による有望な結果にもかかわらず、時間的・空間的な情報の弱い結合などいくつかの重要な問題はまだ研究が必要である。本稿では,動き認識状態空間モデル(MambaMOS)を用いた新しいLiDARベースの3次元移動物体セグメンテーションを提案する。まず,新しい組込みモジュールであるTime Clue Bootstrapping Embedding (TCBE)を開発した。次に、動作認識状態空間モデル(MSSM)を導入し、異なる時間ステップで同じ物体の時間的相関を理解する能力を持つモデルを提案する。特に、MSSMは2つの異なる時間的モデリングと相関ステップを通して、同じ物体の運動状態を異なる時間ステップで強調する。我々は、これらの運動差を表すために改良された状態空間モデルを使用し、運動状態を大幅にモデル化する。最後に、SemanticKITTI-MOSとKITTI-Roadベンチマークに関する広範な実験により、提案したMambaMOSが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。この作業のソースコードはhttps://github.com/Terminal-K/MambaMOSで公開されている。

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