Händelsekameror är nya sensorer som rapporterar ljusstyrkeförändringar i form av asynkrona "händelser" i stället för intensitetsramar. De har betydande fördelar jämfört med konventionella kameror: hög temporal upplösning, hög dynamisk räckvidd, och ingen rörelse oskärpa. Eftersom resultatet av händelsekameror i grunden skiljer sig från konventionella kameror, är det allmänt accepterat att de kräver utveckling av specialiserade algoritmer för att tillgodose den särskilda karaktären av händelser. I detta arbete har vi en annan syn och föreslår att tillämpa befintliga, mogna datorseende tekniker på videor som är rekonstruerade från händelsedata. Vi föreslår ett nytt återkommande nätverk för att rekonstruera videor från en ström av händelser, och träna det på en stor mängd simulerade händelser data. Våra experiment visar att vår strategi överträffar toppmoderna återuppbyggnadsmetoder med stor marginal (> 20%) när det gäller bildkvalitet. Vi tillämpar även off-the-shelf datorseendealgoritmer på videor som rekonstrueras från händelsedata om uppgifter som objektklassificering och visuell-inertiell odometri, och visar att denna strategi konsekvent överträffar algoritmer som var särskilt utformade för händelsedata. Vi anser att vår strategi öppnar dörren för att föra de enastående egenskaperna hos händelsekameror till ett helt nytt utbud av uppgifter. En video av experimenten finns på https://youtu.be/IdYrC4cU0I
Däremot, Rebecq et al. REF utnyttjade återkommande nätverk för att rekonstruera video från händelser.
Events-To-Video: Bringing Modern Computer Vision to Event Cameras
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}