利用动态视觉传感器或事件相机进行视频帧插值，结合 RGB 信息的事件引导光流细化策略和分阶段的中间帧合成策略，可以获得比先前的视频帧插值方法更可靠和更真实的中间帧结果。

Jul, 2023

本文提出了一种改进的 2D 编码事件数据的 3D 表达方法，并介绍了 3D-FlowNet 网络体系结构以进行光流估计，并采用自监督训练策略来弥补事件相机标记数据的缺乏。结果表明，我们的 3D-FlowNet 具有更好的性能。

Jan, 2022

本文介绍了一种新的基于自监督深度学习的光流估计方法 EV-FlowNet，用于事件驱动相机。该方法不仅可以准确地估计密集光流，还为其他自监督方法到事件驱动领域提供了转移框架。

Feb, 2018

提出了一种基于事件相机的无监督学习框架，通过事件流中的运动信息来学习运动，该框架包含用于事件的输入表示、用于预测运动的神经网络、用于运动补偿的方法以及用于测量运动模糊的损失函数，并使用该框架训练了两个网络，一个用于预测光流，另一个用于预测自运动和深度。最后，使用 Multi Vehicle Stereo Event Camera 数据集进行了定量和定性结果的评估。

Dec, 2018

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

本研究提出了一种高帧率、低延迟的事件表示 Unified Voxel Grid 和基于事件的任意时刻光流估计网络 EVA-Flow，其中关键组件为堆叠的时空运动细化模块，可通过时空运动细化预测时间密集的光流并增强其准确性，同时还引入了用于无监督评估中间光流的修正流变形误差损失 (RFWL)。

Jul, 2023

本文提出了一个大规模的可见事件跟踪基准测试（VisEvent），由 820 个视频对组成，其中包含以低照度、高速和背景杂波为特点的数据集，将事件流转换为事件图像，并构建了 30 多种基线算法和一个简单但有效的跨模态转换器，以实现可见数据和事件数据之间的更有效特征融合。实验结果验证了模型的有效性。

Aug, 2021

该研究提出了一种新的框架，利用 Transformer 网络从单个运动模糊图像中端到端地估计光流，并通过粗到细的方式评估了该模型的性能和应用。

Mar, 2021

提出了一种异步滤波器，可以将事件摄像机从高速、高动态范围数据中提取的局部时间对比信息，与传统摄像机从低频参考强度信息中提取的信息相融合，以形成一个单一的高时空分辨率图像状态，证明该算法优于现有状态的方法。

Nov, 2018

本文提出了一种针对事件相机的全新稠密光流计算方法，通过引入特征相关性与顺序处理的设计思路，相比于现有方案在数据集 MVSEC 上将终点误差降低了 23％，并提出一种新的数据集，更能反映现实场景中物体的运动情况，最终结果的终点误差比之前的方案减少了 66%。

Aug, 2021