要約
イベント カメラは、バイオに着想を得た斬新なビジョン センサーです。
明るさの変化が事前に設定されたしきい値を超えると、センサーは非同期でイベントを生成します。
有効なイベントの数は、再構成、検出、認識などのイベント ベースのタスクのパフォーマンスに直接影響します。
ただし、低輝度または動きの遅いシーンでは、イベントはまばらでノイズを伴うことが多く、イベントベースのタスクに課題をもたらします。
これらの課題を解決するために、より効果的で信頼性の高いイベントを生成するイベントの一時的なアップサンプリング アルゴリズムを提案します。
私たちのアルゴリズムの主なアイデアは、イベント モーション トラジェクトリでアップサンプリング イベントを生成することです。
最初に、コントラスト最大化アルゴリズムによってイベントの動きの軌跡を推定し、次に時間点プロセスによってイベントをアップサンプリングします。
実験結果は、アップサンプリング イベントがより効果的な情報を提供し、再構成された画像の品質の向上やオブジェクト検出の精度の向上など、ダウンストリーム タスクのパフォーマンスを向上させることができることを示しています。
要約(オリジナル)
The event camera is a novel bio-inspired vision sensor. When the brightness change exceeds the preset threshold, the sensor generates events asynchronously. The number of valid events directly affects the performance of event-based tasks, such as reconstruction, detection, and recognition. However, when in low-brightness or slow-moving scenes, events are often sparse and accompanied by noise, which poses challenges for event-based tasks. To solve these challenges, we propose an event temporal up-sampling algorithm1 to generate more effective and reliable events. The main idea of our algorithm is to generate up-sampling events on the event motion trajectory. First, we estimate the event motion trajectory by contrast maximization algorithm and then up-sampling the events by temporal point processes. Experimental results show that up-sampling events can provide more effective information and improve the performance of downstream tasks, such as improving the quality of reconstructed images and increasing the accuracy of object detection.
arxiv情報
| 著者 | Xiang Xijie,Zhu lin,Li Jianing,Tian Yonghong,Huang Tiejun |
| 発行日 | 2022-08-18 09:12:08+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google