MMJan, 2018

多车立体事件相机数据集：用于三维感知的事件相机数据集

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TL;DR本文介绍了一个新的被动感知方式 —— 事件相机，可以完成多种 3D 感知任务，并提供了一个涵盖各种环境和照明水平的大型数据集，包括了事件流、灰度图像和 IMU 读数，并提供了真确的姿势和深度图像。同时还提供了来自基于框架的立体相机系统的同步灰度图像和 IMU 读数的比较。
发现论文，激发创造
  • 事件相机数据集和模拟器：用于姿态估计、视觉里程计和 SLAM 的基于事件的数据

    介绍了 Dynamic and Active-pixel Vision sensor（简称 DAVIS）的特点及其在机器人技术和计算机视觉方面的潜在应用，同时公开了一组 DAVIS 数据集，旨在激发研究人员对于高速和高动态范围机器人技术和计算机视觉应用新算法的研究。

    Oct, 2016

  • 带立体事件相机的半稠密三维重建

    本篇论文提出一种从由立体事件相机拍摄的数据中进行三维重建的方法，该方法包括优化能量函数和概率深度融合策略，并且无需对相机拍摄的场景进行先验知识。实验表明，该方法能够处理纹理丰富和稀疏场景，并优于基于事件数据图像表示的最新立体方法。

    Jul, 2018

  • 基于事件的立体视觉里程计

    本文提出了一种使用事件相机实现实时的视觉里程计的解决方案，其中包括基于视觉一致性的立体事件数据融合的半密集三维场景重建以及通过选定的地图和事件数据表示解决的姿态恢复问题。该系统成功利用事件相机的优势，在高速和大动态范围场景下进行视觉里程计，并在标准 CPU 上以实时运行，已在公开数据集和作者的数据集上进行了测试。

    Jul, 2020

  • 使用单目事件相机进行密集体素三维重建

    使用事件相机，提出了一种解决仅使用单个事件相机进行密集三维重建的新方法，结果显示该方法无需使用现有方法的流水线即可直接生成可视化区分的密集三维重建，同时创建了一个使用事件相机模拟器生成的合成数据集，加速了相关研究。

    Sep, 2023

  • DSEC: 适用于驾驶场景的立体事件摄像头数据集

    提出了 DSEC 数据集，其中包含了高动态范围的场景，在不同的光照条件下，通过收集一系列的数据集以用于高分辨率的事件相机。该数据集包含了 53 个序列，可用于开发和评估事件驱动的立体算法。

    Mar, 2021

  • 从事件中学习单目浓密深度

    本文介绍了事件相机及其与传统图像传感器的区别，讨论了基于学习的方法如何应用于事件数据，提出了使用循环架构来预测单眼深度的新方法，并在 CARLA 模拟器数据集上进行了预训练并在 MVSEC 上进行了测试，结果表明平均深度误差减小了 50%。

    Oct, 2020

  • 一种基于事件的算法，用于同时跟踪和绘制 6 自由度相机姿态

    本文介绍了使用适应性选择事件窗口中的信息形成运动补偿图像来重建场景以及估计相机的 6-DOF 姿态，并提出了一个惯性版本的仅事件流水线，以评估其性能。通过对两个公开事件数据集的序列的不同配置的结果与基准进行比较，本文证明了所提出的事件惯性流水线可以产生相当或更准确的结果，前提是地图估计可靠。

    Jan, 2023

  • 视频转事件：为事件相机回收视频数据集

    本文提出了一种利用现有的传统相机记录的视频数据生成虚拟事件数据的方法，从而使得神经网络能够使用大量的现有数据集进行训练，从而在物体识别和语义分割领域取得了良好的效果。

    Dec, 2019

  • 基于事件流的视觉目标跟踪：一个高分辨率基准数据集和一种新的基线模型

    通过多模态跟踪和知识蒸馏方法，在高分辨率事件信号下实现了高速低延迟的视觉跟踪的研究。

    Sep, 2023

  • 具挑战条件下的跨模态半密集 6 自由度事件相机跟踪

    使用基于事件的相机进行视觉定位，通过几何三维到二维的映射和极性感知的注册方法实现高可靠性和准确性的多模态跟踪，同时引入新的遮挡点筛选策略提高追踪器的速度和鲁棒性。

    Jan, 2024