Dec, 2019

视频转事件：为事件相机回收视频数据集

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

    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

  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019

  • 降低事件相机的模拟到现实差距

    本文介绍了一种用于提高事件基于 CNNs 的训练数据的策略，可为视频重建网络和光流网络带来 20-40％的性能提升，并提出了一种新的高质量数据集 HQF 以解决事件基于视频重建缺乏质量地真实图像的问题。

    Mar, 2020

  • EventGAN：利用大规模图像数据集改进事件相机

    利用卷积神经网络从一对时间图像帧中模拟事件的方法，可克服事件相对于计算机视觉问题的限制。在大规模图像数据集上，通过这种模拟数据，训练用于对象检测和 2D 人体姿势估计的下游网络，能够成功推广到真实事件数据集上。

    Dec, 2019

  • 使用 100 万像素事件相机学习物体检测

    本文介绍了一种基于事件相机的物体检测任务的解决方案，包括了首个高分辨率大规模数据集的发布、一种新的递归架构和一种时间一致性损失函数，这些对于更好的训练结果至关重要，而且在需要高动态范围，低延迟且具有挑战性的光照条件的情况下比传统的基于帧的解决方案更加高效而准确。

    Sep, 2020

  • 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

  • EventAid: 使用真实采集的混合数据集对事件辅助图像 / 视频增强算法进行基准测试

    该论文聚焦于五项基于事件影像的图像 / 视频增强任务，并提供了不同事件属性的分析、真实采集的数据集、最先进方法的统一评估以及两种主流事件模拟器的评估。论文详细介绍了 EventAid 数据集，包括场景多样性和时空同步，进行了定量和视觉比较，还探讨了事件辅助图像去模糊方法的性能极限和未来研究的开放问题。

    Dec, 2023

  • 使用条件生成式对抗网络生成基于事件的高动态范围图像和极高帧率视频

    本文提出了基于事件相机的条件生成式对抗网络，可以从时间数据流中的可调节部分生成图像 / 视频，并展示了在极端光照条件下生成高动态范围 (HDR) 图像的效用以及快速运动条件下生成非模糊图像的可能性和非常高的帧速率。

    Nov, 2018

  • 高分辨率事件相机行人检测

    本文研究使用事件相机结合深度学习进行行人检测任务，并比较了不同处理方法的效果，结果表明事件相机是解决现有问题的潜在技术。

    May, 2023

  • 异步事件数据表示的端到端学习

    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