論文の概要: GeoIMO: Geometry-Driven Independent Motion Classification for Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24499v1
• Date: Tue, 23 Jun 2026 12:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.941857
• Title: GeoIMO: Geometry-Driven Independent Motion Classification for Event Cameras
• Title（参考訳）: GeoIMO: イベントカメラのための幾何学駆動独立運動分類
• Abstract要約: 本稿では,検出されたオブジェクトをイベントストリームから直接エゴモーション構造を利用して静的あるいは独立に移動させる幾何学駆動型フレームワークを提案する。 MVSECとProphesee 1 Megapixel Automotive Detectionデータセットの実験は、さまざまな運転シナリオで一貫したパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.09823149373976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing automotive event datasets rely on appearance-based annotations from frame pipelines, making them poorly suited for motion-aware event perception. We present a geometry-driven, annotation-free framework that classifies detected objects as static or independently moving by exploiting ego-motion structure directly from the event stream. A Focus of Expansion model with yaw compensation estimates global background motion, while objects are labeled as moving when local motion deviates from this prediction, as quantified by a scale-invariant residual. Temporal stabilization improves robustness across consecutive event windows. The method requires no learning, no manual motion labels, and works with any input bounding boxes. Experiments on MVSEC and the Prophesee 1 Megapixel Automotive Detection dataset demonstrate consistent performance across diverse driving scenarios, with yaw compensation improving results during turns and a simple translational local model offering a favorable accuracy-efficiency trade-off.
• Abstract（参考訳）: 既存の自動車イベントデータセットは、フレームパイプラインの外観ベースのアノテーションに依存しており、モーションアウェアなイベント認識には適していない。 本稿では,検出されたオブジェクトをイベントストリームから直接エゴモーション構造を利用して静的あるいは独立に移動させる,幾何学駆動型アノテーションフリーフレームワークを提案する。 局所的な動きがこの予測から逸脱した場合、スケール不変残差によって定量化され、オブジェクトは移動としてラベル付けされる。 時間安定化は連続するイベントウィンドウ間の堅牢性を改善する。 この方法は学習を必要とせず、手動のモーションラベルも必要とせず、任意の入力バウンディングボックスで動作する。 MVSECとProphesee 1 Megapixel Automotive Detectionデータセットの実験は、様々な運転シナリオ間で一貫した性能を示し、ターン中の結果を改善するヨー補償と、良好な精度と効率のトレードオフを提供する単純な翻訳ローカルモデルである。

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