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asynchronous events
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基于 GNEP 的神经形态成像动态分割与运动估计
论文探讨了事件相机在图像分割和运动估计领域的应用。我们引入了一种基于广义纳什均衡的框架,利用从事件流中得出的时间和空间信息进行分割和速度估计。通过一系列实验展示了该方法的有效性。
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a year ago
AAAI
多时标概率预测的异构时间序列的协同学习
本文提出了一种深层条件生成模型,命名为变分协同多视界网络(VSMHN),以捕捉各种异质序列的复杂关系,训练过程使用随机变分推理,并生成更准确、更尖锐和更逼真的概率预测,同时表明建模异步事件序列对于多视界时间序列预测非常重要。
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3 years ago
从事件中学习单目浓密深度
本文介绍了事件相机及其与传统图像传感器的区别,讨论了基于学习的方法如何应用于事件数据,提出了使用循环架构来预测单眼深度的新方法,并在 CARLA 模拟器数据集上进行了预训练并在 MVSEC 上进行了测试,结果表明平均深度误差减小了 50%。
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4 years ago
一种可扩展的多核架构,具有异构存储器结构的动态神经形态异步处理器(DYNAPs)
本研究提出了一种将分层和网格路由策略与异构存储器结构相结合的新型路由方法,旨在最小化存储要求和延迟,同时通过参数配置最大化编程灵活性,从而支持广泛的基于事件的神经网络体系结构。通过实现原型多核神经形态处理器芯片并将其应用于快速对动态视觉传感
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7 years ago
利用流形正则化实现事件相机的实时强度图重建
该研究提出一种基于变分模型、考虑异步事件的事件相机重构图像的方法,可以以任意帧率实时重构图像,无需显式估计光流。
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8 years ago
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