利用事件相机的异步像素来开发新型神经网络在角速度回归和光流估计方面表现出最先进的性能。

Sep, 2022

本研究提出了一种通用的框架，将基于同步图像事件表示训练的模型转换为具有相同输出的异步模型，以便直接利用事件数据的本质异步性和稀疏性，并在目标检测和识别任务中实现了高达 20 倍计算复杂度的降低和 24% 的精度提高。

Mar, 2020

本文介绍了将事件流转化成基于网格的表示的通用框架，其具有两个主要优势：（i）允许端到端学习输入事件表示，（ii）提供了一个统一记录大多数事件表示的分类法，并识别出新的事件表示方法。通过实验证明，我们的端到端学习事件表示的方法相对于现有技术方法，在光流估计和目标识别上都有约 12％的改进。

Apr, 2019

事件相机是神经形态学传感器，可以捕获异步和稀疏的事件流，本文提出了一种新颖的时空表示学习方法，通过张量分解可以同时捕获事件流中的全局相关性。此外，由于事件在空间上稀疏，我们提出了一种弹性网络结合的张量网络模型，可以获取有关事件流的更多空间和时间细节。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法能够高质量地表示事件的时空相关性，并在过滤噪声等应用中取得有效的结果。

Jan, 2024

介绍了事件相机技术的工作原理，可用传感器和任务，包括低级视觉和高级视觉，并讨论了处理事件的技术，特别是基于学习的技术和专门为这些传感器设计的处理器，如脉冲神经网络，同时提出了待解决的挑战和未来机器感知及与世界互动的新机遇。

Apr, 2019

该论文介绍了一种基于神经网络的异步处理 Event-based Camera 事件流的方法，利用前一时刻的动态信息和灰度帧的关键特征，提取事件中的动态信息，相较现有同类研究结果表现优异。

Apr, 2019

该论文介绍了一种名为 EvNets 的新型事件神经网络，该网络利用视频数据的冗余性达到了可观的计算节省，它的每个神经元都有提供长期记忆的状态变量，使得即使相机移动较大，也能在低成本时实现高精度的推理，同时该论文在高和低水平的视觉处理领域，包括姿势识别，物体检测，光流和图像增强等领域上进行了广泛的实验，以验证该网络的有效性。

Dec, 2021

提出了一种新的图表示方法将事件数据与图转换器相结合，用于准确的神经形态分类任务。通过广泛实验表明，该方法在仅有少量事件和有限计算资源的困难真实场景中表现出优异效果，为嵌入移动设备的神经形态应用开辟了道路。

Sep, 2023

本文提出了两种神经网络结构，分别是基于事件的相位叠加帧模型的 YOLE 和异步基于事件的完全卷积网络 fcYOLE，用于在基于事件的摄像头上进行物体检测，通过不同的扩展公开数据集和人工合成数据集的评估，展示了该算法的性能。

May, 2018

研究使用成熟的计算机视觉技术对从事件数据中重建的视频进行对象分类和图像重建，从而充分发挥事件相机的优异特性。

Apr, 2019