論文の概要: Iterative Event-based Motion Segmentation by Variational Contrast Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18447v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 16:00:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.833383
• Title: Iterative Event-based Motion Segmentation by Variational Contrast Maximization
• Title（参考訳）: 変動コントラスト最大化による反復事象に基づく動き分割
• Authors: Ryo Yamaki, Shintaro Shiba, Guillermo Gallego, Yoshimitsu Aoki,
• Abstract要約: イベントカメラは、シーンの変化に反応するため、モーション推定に適したリッチな信号を提供する。 事象を背景(支配的な動き仮説など)と前景(独立な動き残差)に分類する反復的な動き分割法を提案する。 実験の結果,提案手法は,公開データセットと自己記録データセットの両方において,イベントクラスタの分類に成功していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.68279129685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event cameras provide rich signals that are suitable for motion estimation since they respond to changes in the scene. As any visual changes in the scene produce event data, it is paramount to classify the data into different motions (i.e., motion segmentation), which is useful for various tasks such as object detection and visual servoing. We propose an iterative motion segmentation method, by classifying events into background (e.g., dominant motion hypothesis) and foreground (independent motion residuals), thus extending the Contrast Maximization framework. Experimental results demonstrate that the proposed method successfully classifies event clusters both for public and self-recorded datasets, producing sharp, motion-compensated edge-like images. The proposed method achieves state-of-the-art accuracy on moving object detection benchmarks with an improvement of over 30%, and demonstrates its possibility of applying to more complex and noisy real-world scenes. We hope this work broadens the sensitivity of Contrast Maximization with respect to both motion parameters and input events, thus contributing to theoretical advancements in event-based motion segmentation estimation. https://github.com/aoki-media-lab/event_based_segmentation_vcmax
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、シーンの変化に反応するため、モーション推定に適したリッチな信号を提供する。 シーン内の視覚的な変化がイベントデータを生成するため、オブジェクトの検出や視覚サーボといった様々なタスクに有用な、異なる動き(つまり、動きのセグメンテーション)にデータを分類することが最重要となる。 本稿では,事象を背景(支配的な動き仮説)と前景(独立な動き残差)に分類し,コントラストの最大化フレームワークを拡張した反復的動き分割法を提案する。 実験により,提案手法は,公開データセットと自己記録データセットの両方においてイベントクラスタの分類に成功し,シャープかつ動き補償されたエッジライクな画像を生成することを示した。 提案手法は,30%以上の改良を施した移動物体検出ベンチマークの最先端精度を実現し,より複雑でノイズの多い実世界のシーンに適用可能であることを示す。 この研究は、運動パラメータと入力イベントの両方に対するコントラスト最大化の感度を拡大し、事象に基づく運動セグメンテーション推定の理論的発展に寄与することを願っている。 https://github.com/aoki-media-lab/event_based_segmentation_vcmax

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