该论文提出了使用多模方式结合 RGB-based trackers 和 event-based cameras 进行 high frame rate tracking 的方法，并应用 multi-modality alignment 和 fusion modules 对两种模式的信息进行融合。在 FE240hz 数据集上，该方法表现优异，实现了高达 240Hz 的高帧率追踪。

May, 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

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

基于事件的相机通过无监督域自适应和自监督学习，凭借帧基相机数据中的注释信息来适应未标注的事件数据，并成功实现知识转移，为利用深度学习进行事件视觉任务提供了有效的解决方案。

Jan, 2024

本文利用事件相机记录图像信息的方式，提出了一种端到端的双阶段图像复原神经网络，设计了一个跨模态注意力模块来有效地融合事件与图像特征，同时引入了一种新的对称累积事件表示和事件掩膜门控连接，提出了一个 REBlur 数据集和 EFNet 模型用于事件运动模糊的去除，实验结果表明本文提出的方法优于之前 image-based 方法和所有已有的 public events-based 方法。

Nov, 2021

本研究提出一种领域特定的、可从少量标注的图文数据训练的、可在缺乏可视化背景下合成图像的视觉联想事件检测方法，实验结果表明，在 M2E2 基准数据集上，该模型的性能超过了现有的最先进模型达 11 个百分点。

May, 2023

我们提出了一种新颖的知识蒸馏方法，通过使用面向对象的槽注意机制来改善事件相机的实时目标检测性能，减小与 RGB 检测器之间的性能差距。

Nov, 2023

提出了一种引入了变压器模块的具有抗干扰能力的事件驱动跟踪器，在两个大型事件跟踪数据集上验证了其在准确性和效率方面优于现有的最先进跟踪器。

Oct, 2023

该论文介绍了一种利用事件相机和标准相机的互补性来实现低延迟跟踪视觉特征的方法，通过提取标准相机的特征和利用事件相机的低延迟更新，该方法能够在各种场景下产生比现有技术更准确、更长的特征跟踪。

Jul, 2018

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