CVPRDec, 2021

E$^2$(GO) MOTION：一种用于第一视角动作识别的动作增强事件流技术

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TL;DR本文提出了利用事件相机数据进行自我中心行为识别的两种策略，并将其应用于首个基于事件相机的视频数据集，结果表明，事件数据不仅可在不需要流计算的情况下提供与 RGB 和光流同等的性能，而且相比仅使用 RGB 信息提高了 4％的表现。
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发现论文，激发创造
  • EventEgo3D：从主观事件流中进行的 3D 人体动作捕捉

    使用单眼自我中心 3D 人体动作捕捉问题，该文介绍了基于事件相机和鱼眼镜头的 3D 人体动作捕捉方法，并开发了 EE3D 框架，具有高 3D 重建准确度和实时 3D 姿势更新速率。

    Apr, 2024

  • 室外场景：面向复杂场景的动态事件分割的普适化

    本文介绍了一种基于事件相机的运动分割方法，可以成功应用于复杂的大规模室外环境，采用创新的分而治之流程结合状态理解模块和光流模块，以及基于 Transformer 的时间关注模块进行运动分割，在经典的室内 EV-IMO 基准测试和基于 DSEC 事件数据集的新生成的动态分割和跟踪基准测试中取得了最新的最佳表现。

    Mar, 2024

  • 基于运动补偿的事件驱动运动分割

    本研究提出了第一种基于事件相机的感知运动信息分割方法，通过建立在事件感应技术和运动补偿上的目标函数联合估计事件 - 目标关联，从而实现了场景中的独立运动目标分割和运动参数估计，并在公共数据集上取得了比最新技术研究成果高达 10% 的有效结果。同时，我们还首次量化评估了运动分割算法，达到了大约 90% 的准确度。

    Apr, 2019

  • 基于时空图割的事件驱动运动分割

    本研究开发了一种基于事件的相机的方法，将问题转化为涉及多个运动模型的能量最小化问题，并利用时空图的形式下的输入事件数据的结构迭代地解决事件聚类分配和运动模型拟合两个子问题。实验结果表明，该方法具有很高的灵活性，在不同的场景中能够获取不同运动模式和移动物体的数量。

    Dec, 2020

  • 使用生成事件模型进行事件相机位姿追踪

    采用贝叶斯滤波框架和概率生成事件模型，利用感知到的事件的对比度残差为估计事件相机和环境位置的度量，解决了在已知环境下，仅使用事件数据定位的问题。

    Oct, 2015

  • 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

  • 光流、深度和自运动的无监督事件学习

    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

  • 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

  • 事件摄像头的连续时间视觉惯性里程计

    本文提出了一种基于连续时间表征的事件相机视觉惯性导航融合方法，并证明了该方法在准确性和适用性上优于当前最先进的事件相机视觉导航方法。

    Feb, 2017

  • 事件驱动视觉：综述

    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