Abstract-Event-drivna visuella sensorer har väckt intresse från ett antal olika forskningsgemenskaper. De ger visuell information på ett helt annat sätt än konventionella videosystem som består av sekvenser av stillbilder som återges med en given "frame rate". Händelsedrivna visionsensorer hämtar inspiration från biologin. Varje pixel skickar ut en händelse (spik) när den känner något meningsfullt händer, utan någon uppfattning om en ram. En speciell typ av händelsestyrd sensor är den så kallade dynamiska visionssensorn (DVS) där varje pixel beräknar relativa förändringar av ljus eller "temporär kontrast". Sensorns utgång består av ett kontinuerligt flöde av pixelhändelser som representerar de rörliga objekten på scenen. Pixel händelser blir tillgängliga med microsecond förseningar med avseende på "verklighet". Dessa händelser kan bearbetas "som de flödar" av en kaskad av händelse (konvolution) processorer. Som ett resultat, in- och utgång händelser flöden är praktiskt taget sammanfaller i tid, och objekt kan kännas igen så snart sensorn ger tillräckligt meningsfulla händelser. I detta dokument presenterar vi en metod för kartläggning från ett ordentligt utbildat neuralt nätverk i en konventionell ramdriven representation till en händelsedriven representation. Metoden illustreras genom att studera händelsedrivna konvolutionella neurala nätverk (ConvNet) tränas för att känna igen roterande mänskliga silhuetter eller höghastighets poker kort symboler. Den händelsedrivna ConvNet matas med inspelningar från en riktig DVS-kamera. Den händelsedrivna ConvNet simuleras med en dedikerad händelsedriven simulator och består av ett antal händelsestyrda processmoduler vars egenskaper erhålls från individuellt tillverkade hårdvarumoduler.
Event-based Features and Object Classification REF ) presenterade en metodologi genom att träna en ramdriven konvolutional neural network (Con-vNet) med bilder (ramar) genom att samla in händelser under fasta tidsintervaller och kartlägga ramdriven ConvNet till en händelsedriven ConvNet.
Mapping from Frame-Driven to Frame-Free Event-Driven Vision Systems by Low-Rate Rate Coding and Coincidence Processing--Application to Feedforward ConvNets
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}