Abstract-Event-baserade kameror har visat stora löften i en mängd olika situationer där rambaserade kameror lider, såsom hög hastighet rörelser och hög dynamisk räckvidd scener. Att utveckla algoritmer för händelsemätningar kräver dock en ny klass av handgjorda algoritmer. Djupt lärande har visat stor framgång i att tillhandahålla modellfria lösningar på många problem i visionssamhället, men befintliga nätverk har utvecklats med rambaserade bilder i åtanke, och det finns inte en mängd märkta data för händelser som det gör för bilder för övervakad utbildning. Till dessa punkter presenterar vi EV-FlowNet, en ny självövervakad djupinlärningspipeline för optisk flödesberäkning för händelsebaserade kameror. I synnerhet introducerar vi en bildbaserad representation av en given händelseström, som matas in i ett självövervakat neuralt nätverk som enda ingång. Motsvarande gråskala bilder tagna från samma kamera samtidigt som händelserna används sedan som en övervakande signal för att ge en förlustfunktion vid utbildningstid, med tanke på det beräknade flödet från nätverket. Vi visar att det resulterande nätverket kan exakt förutsäga optiskt flöde från händelser endast i en mängd olika scener, med prestanda konkurrenskraftiga till bildbaserade nätverk. Denna metod möjliggör inte bara noggrann uppskattning av tätt optiskt flöde, utan ger också en ram för överföring av andra självövervakade metoder till den händelsebaserade domänen.
Zhu m.fl. föreslå EV-FlowNet REF, en händelsebaserad flödesberäkning metod med hjälp av en självövervakad djupinlärning pipeline.
EV-FlowNet: Self-Supervised Optical Flow Estimation for Event-based Cameras
{'venue': 'Robotics: Science and Systems 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}