Ev-Edge 是一个框架，通过三项关键优化技术提高边缘平台上基于事件的视觉系统的性能，包括将事件流转换为稀疏帧、动态稀疏帧聚合和网络映射。在多种自主导航任务中，Ev-Edge 相较于 NVIDIA Jetson Xavier AGX 平台上全 GPU 实现的单任务执行中具有 1.28 倍至 2.05 倍的延迟改进和 1.23 倍至 2.15 倍的能源改进，也相较于循环调度方法在多任务执行场景下具有 1.43 倍至 1.81 倍的延迟改进。

Mar, 2024

利用事件相机的异步像素来开发新型神经网络在角速度回归和光流估计方面表现出最先进的性能。

Sep, 2022

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

基于眼动追踪技术和 FPGA 数据流加速器的稀疏卷积神经网络系统拥有优秀的性能度量指标。

Apr, 2024

通过将脉冲神经网络与事件摄像头相结合，我们设计了一种生物可行的编码器 - 解码器 U 型架构的语义分割方法，旨在在性能与资源使用之间进行权衡。实验证明 EvSegSNN 在 MIoU 方面优于最接近的最新模型，同时参数数量减少了 1.6 倍，省去了批归一化阶段。

Jun, 2024

本研究提出了 EventNet，一种基于新型视觉传感器的神经网络，旨在实时处理异步事件流，并采用了新的时间编码方案来建模输出对数万个因果事件的依赖关系，同时在标准 CPU 上每秒处理百万个事件，通过实验验证了该框架的实时性和稳健性。

Dec, 2018

该研究论文提出了 EvGNN，这是第一个用于边缘视觉的事件驱动 GNN 加速器，通过利用定向动态图、事件队列和新颖的层并行处理方案，实现了边缘视觉的低内存占用、超低延迟和高准确性，从而实现了实时的微秒级分辨率事件驱动视觉。

Apr, 2024

利用 SPLEAT 加速器的嵌入式神经形态测试台成功地在可嵌入设备上训练、评估、量化和部署了脉冲神经网络，通过加载最新的神经网络解决方案，估计了在专门设计的低功耗脉冲神经网络硬件上部署网络所带来的性能损失，并在神经形态硬件上实现了真实世界的基于事件的目标检测，令人惊叹的是，具有 108 万参数的嵌入式脉冲解决方案每个预测只需消耗 490 mJ。

Jun, 2024

本文提出了一种基于简单卷积层的神经网络架构，结合低成本的动态时间编码水库节点，实现了异步时间特征的高效处理，并通过使用内部动态的自旋电阻器，在非常低的硬件成本下实现了异步时间特征编码。RN-Net 在 DVS128 手势数据集上取得了最高的 99.2% 的准确率，并且在较小的网络规模下，在 DVS Lip 数据集上实现了达到 67.5% 的准确率，且代码将公开发布。

Mar, 2023

本文提出了两种神经网络结构，分别是基于事件的相位叠加帧模型的 YOLE 和异步基于事件的完全卷积网络 fcYOLE，用于在基于事件的摄像头上进行物体检测，通过不同的扩展公开数据集和人工合成数据集的评估，展示了该算法的性能。

May, 2018