Fugu-MT 論文翻訳(概要): CV-MOS: A Cross-View Model for Motion Segmentation

論文の概要: CV-MOS: A Cross-View Model for Motion Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13790v1
Date: Sun, 25 Aug 2024 09:39:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-27 17:49:53.856554
Title: CV-MOS: A Cross-View Model for Motion Segmentation
Title（参考訳）: CV-MOS:モーションセグメンテーションのためのクロスビューモデル
Authors: Xiaoyu Tang, Zeyu Chen, Jintao Cheng, Xieyuanli Chen, Jin Wu, Bohuan Xue,
Abstract要約: 本稿では,移動物体セグメンテーションのためのクロスビューモデルCV-MOSを紹介する。 BEV と RV の残差マップから動きを捉えることで空間時空間情報を分離する。提案手法は,SemanticKittiデータセットの検証とテストセットにおいて,IoU(%)スコアが77.5%,79.2%に達した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.378850442525945
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In autonomous driving, accurately distinguishing between static and moving objects is crucial for the autonomous driving system. When performing the motion object segmentation (MOS) task, effectively leveraging motion information from objects becomes a primary challenge in improving the recognition of moving objects. Previous methods either utilized range view (RV) or bird's eye view (BEV) residual maps to capture motion information. Unlike traditional approaches, we propose combining RV and BEV residual maps to exploit a greater potential of motion information jointly. Thus, we introduce CV-MOS, a cross-view model for moving object segmentation. Novelty, we decouple spatial-temporal information by capturing the motion from BEV and RV residual maps and generating semantic features from range images, which are used as moving object guidance for the motion branch. Our direct and unique solution maximizes the use of range images and RV and BEV residual maps, significantly enhancing the performance of LiDAR-based MOS task. Our method achieved leading IoU(\%) scores of 77.5\% and 79.2\% on the validation and test sets of the SemanticKitti dataset. In particular, CV-MOS demonstrates SOTA performance to date on various datasets. The CV-MOS implementation is available at https://github.com/SCNU-RISLAB/CV-MOS
Abstract（参考訳）: 自律運転においては、静的物体と移動物体を正確に区別することが自律運転システムにとって重要である。動作対象セグメンテーション(MOS)タスクを実行する場合、物体からの動作情報を効果的に活用することが、移動対象の認識を改善する上で重要な課題となる。これまでの手法では、レンジビュー (RV) やバードアイビュー (BEV) の残像マップを用いて動き情報をキャプチャしていた。従来の手法と異なり, RVとBEVの残差マップを併用して, 動き情報のより大きなポテンシャルを両立させる手法を提案する。そこで本研究では,オブジェクトセグメンテーションのクロスビューモデルであるCV-MOSを紹介する。新規に,BEV と RV の残差マップからの動きを捉えることで空間時空間情報を分離し,運動枝の移動物体誘導に用いる範囲画像から意味的特徴を生成する。我々の直接的かつユニークなソリューションは、レンジイメージとRVおよびBEV残差マップの使用を最大化し、LiDARベースのMOSタスクの性能を大幅に向上させる。提案手法は,SemanticKittiデータセットの検証とテストセットにおいて,IoU(\%)スコアが77.5\%,79.2\%に達した。特にCV-MOSは、様々なデータセットでSOTAのパフォーマンスを示す。 CV-MOSの実装はhttps://github.com/SCNU-RISLAB/CV-MOSで公開されている。

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