論文の概要: Panoramic Out-of-Distribution Segmentation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03539v2
• Date: Fri, 31 Oct 2025 04:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.141063
• Title: Panoramic Out-of-Distribution Segmentation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律走行のためのパノラマアウト・オブ・ディストリビューション・セグメンテーション
• Authors: Mengfei Duan, Yuheng Zhang, Yihong Cao, Fei Teng, Kai Luo, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Zhiyong Li,
• Abstract要約: パノラマ・アウト・オブ・ディストリビューション(PanOoS)を導入し,包括的で安全なシーン理解を実現する。 POSはテキスト誘導の即時分布学習によりパノラマ画像の特徴に適応する。 POSは、主要なクローズドセットセグメンテーション機能を実現し、パノラマ理解の開発を進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.32165408678185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoramic imaging enables capturing 360{\deg} images with an ultra-wide Field-of-View (FoV) for dense omnidirectional perception, which is critical to applications, such as autonomous driving and augmented reality, etc. However, current panoramic semantic segmentation methods fail to identify outliers, and pinhole Out-of-distribution Segmentation (OoS) models perform unsatisfactorily in the panoramic domain due to background clutter and pixel distortions. To address these issues, we introduce a new task, Panoramic Out-of-distribution Segmentation (PanOoS), with the aim of achieving comprehensive and safe scene understanding. Furthermore, we propose the first solution, POS, which adapts to the characteristics of panoramic images through text-guided prompt distribution learning. Specifically, POS integrates a disentanglement strategy designed to materialize the cross-domain generalization capability of CLIP. The proposed Prompt-based Restoration Attention (PRA) optimizes semantic decoding by prompt guidance and self-adaptive correction, while Bilevel Prompt Distribution Learning (BPDL) refines the manifold of per-pixel mask embeddings via semantic prototype supervision. Besides, to compensate for the scarcity of PanOoS datasets, we establish two benchmarks: DenseOoS, which features diverse outliers in complex environments, and QuadOoS, captured by a quadruped robot with a panoramic annular lens system. Extensive experiments demonstrate superior performance of POS, with AuPRC improving by 34.25% and FPR95 decreasing by 21.42% on DenseOoS, outperforming state-of-the-art pinhole-OoS methods. Moreover, POS achieves leading closed-set segmentation capabilities and advances the development of panoramic understanding. Code and datasets will be available at https://github.com/MengfeiD/PanOoS.
• Abstract（参考訳）: パノラマイメージングは、超広視野のFoV(Field-of-View)で360{\deg}画像をキャプチャして、全方位の認識を可能にする。 しかし、現在のパノラマセマンティックセグメンテーション法ではアウトリーチを識別できず、背景のぼやけや画素歪みによりパノラマ領域ではピンホールのアウト・オブ・ディストリビューションセグメンテーション(OoS)モデルが不満足に機能する。 これらの課題に対処するため,PanOoS (Panoramic Out-of-distriion Segmentation) という新たなタスクを導入する。 さらに,パノラマ画像の特徴に適応する第1のソリューションPOSを提案する。 具体的には、POSはCLIPのクロスドメインの一般化能力を実現するために設計された、絡み合った戦略を統合している。 提案した Prompt-based Restoration Attention (PRA) は,迅速なガイダンスと自己適応的修正によるセマンティックデコーディングを最適化する一方,Bilevel Prompt Distribution Learning (BPDL) は,セマンティックプロトタイプによる画素ごとのマスク埋め込みの多様体を改良する。 さらに、PanOoSデータセットの不足を補うために、複雑な環境でさまざまなアウトリーチを特徴とするDenseOoSと、パノラマ環状レンズシステムを備えた四脚ロボットによってキャプチャされたQuadOoSの2つのベンチマークを構築しました。 AuPRCは34.25%向上し、FPR95はDenseOoSでは21.42%低下し、最先端のPinhole-OoS法よりも優れた性能を示した。 さらに、POSは、主要なクローズドセットセグメンテーション機能を実現し、パノラマ理解の開発を進める。 コードとデータセットはhttps://github.com/MengfeiD/PanOoS.comで入手できる。

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