Jun, 2022

使用稀疏但变化像素的基于事件的视觉地点识别：需要多少事件？

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TL;DR本文探讨用事件相机实现机器人本地化中视觉场景匹配的问题，进一步发掘了少量稀疏像素相机特性，通过像素内事件数的差值累加构建事件帧以实现精准的场景匹配，并在实验数据集上证明了其性能表现与应用潜力。
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发现论文，激发创造
  • 使用事件传感器进行图像数据库中的跨模态地点识别

    本文提出一种首个跨模态的视觉定位识别框架，结合事件相机和正常相机，通过检索数据库中的正常图像对事件查询进行匹配，验证在不同场景下该方法具有比当前的基于帧和事件的方法更好的效果。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于事件的异步稀疏卷积网络

    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

  • 基于事件流的视觉目标跟踪：一个高分辨率基准数据集和一种新的基线模型

    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

  • 通过帧与事件流的协作实现可靠的物体跟踪

    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

  • 使用事件和图像帧进行非同步光度特征跟踪

    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

  • 基于事件的稀疏事件补全的扩散 - 细化方法

    通过基于扩散的生成模型以及维护原始数据的时间分辨率等方法，我们提出了一种创新的事件序列补全方法，发掘事件相机的全部潜力，并生成高质量的密集事件，从而有利于目标分类和强度帧重建。

    Jan, 2024