Jul, 2023

通过事件相机看透动态遮挡

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TL;DR通过结合传统相机和事件相机，本文提出了一种在动态遮挡存在的情况下从单个视点重建背景的新方法，利用遮挡引起的事件提供高时间分辨率的相对强度变化信息，实现对背景内容的更准确重建。通过大规模数据集的实验证明，我们的方法在图像修复方面比图像修复方法的 PSNR 提高了 3dB。
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发现论文，激发创造
  • ShapeAug：事件相机数据的遮挡增强

    提出了一种新的事件数据增强方法，通过引入场景中的随机移动物体的合成事件来解决覆盖问题；该方法在多个动态视觉传感器分类数据集上进行了测试，使得 top1 准确率相对提升了最多 6.5%；此外，还将增强技术应用于真实世界的汽车事件数据集，特别是对行人的检测准确率提高了最多 5%。

    Jan, 2024

  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019

  • 揭示尖峰流在从密集连续视图中消除前景遮挡方面的潜力

    本文提出了一种使用仅一个 SPIKE 相机进行连续多视角成像的创新解决方案，即 SpkOccNet，利用跨视图注意机制有效融合并优化多窗口内连续视图的 SPIKE 信息，实现在不知道相机内参数和相机姿态的情况下高效去除多种场景下的密集遮挡，取得了良好的实验效果。

    Jul, 2023

  • 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

  • 使用单目事件相机进行密集体素三维重建

    使用事件相机，提出了一种解决仅使用单个事件相机进行密集三维重建的新方法，结果显示该方法无需使用现有方法的流水线即可直接生成可视化区分的密集三维重建，同时创建了一个使用事件相机模拟器生成的合成数据集，加速了相关研究。

    Sep, 2023

  • 降低事件相机的模拟到现实差距

    本文介绍了一种用于提高事件基于 CNNs 的训练数据的策略，可为视频重建网络和光流网络带来 20-40％的性能提升，并提出了一种新的高质量数据集 HQF 以解决事件基于视频重建缺乏质量地真实图像的问题。

    Mar, 2020

  • 基于轨迹辅助的事件摄像头物体检测

    在这篇论文中，我们考虑将不可见的物体视为伪遮挡物体，并旨在揭示它们的特征。我们提出了可视属性和自动标注算法来处理现有事件相机数据集，并利用跟踪策略来保持伪遮挡物体的永久性和边界框，同时引入了时空特征聚合模块和一致性损失以提高整体流程的稳健性。实验证明，额外的可见性标签可以辅助有监督训练，并且我们的方法在绝对 mAP 上比最先进的方法表现出显著的改进，提高了 7.9%。

    Mar, 2024

  • 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

  • 使用事件相机进行连续时间强度估计

    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

  • 使用事件相机进行单张图像的光流估计

    该研究探讨了如何利用事件相机和模糊图像进行光流估计，提出了一种基于事件相机和模糊图像的光流估计算法，并通过实验验证了该算法的优越性。

    Apr, 2020