Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inceptive Event Time-Surfaces for Object Classification Using Neuromorphic Cameras

論文の概要: Inceptive Event Time-Surfaces for Object Classification Using Neuromorphic Cameras

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11656v1
Date: Wed, 26 Feb 2020 17:36:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-28 13:57:21.684599
Title: Inceptive Event Time-Surfaces for Object Classification Using Neuromorphic Cameras
Title（参考訳）: ニューロモルフィックカメラを用いた物体分類のためのインセプティブ・イベント・タイムサーフェス
Authors: R Wes Baldwin, Mohammed Almatrafi, Jason R Kaufman, Vijayan Asari, Keigo Hirakawa
Abstract要約: Inceptive Event Time-Surfaces (IETS) と呼ばれるニューロモルフィックカメラデータにおける次元減少のための低レベルアプローチと高レベルオブジェクトへの効果的なアプローチの融合を提案する。 IETSは、ノイズの増加、空間的一貫性の促進、(移動)エッジの時間的局所化の改善により、従来の時間面のいくつかの制限を克服した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.609421954756975
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a novel fusion of low-level approaches for dimensionality reduction into an effective approach for high-level objects in neuromorphic camera data called Inceptive Event Time-Surfaces (IETS). IETSs overcome several limitations of conventional time-surfaces by increasing robustness to noise, promoting spatial consistency, and improving the temporal localization of (moving) edges. Combining IETS with transfer learning improves state-of-the-art performance on the challenging problem of object classification utilizing event camera data.
Abstract（参考訳）: Inceptive Event Time-Surfaces (IETS) と呼ばれるニューロモルフィックカメラデータにおいて,次元減少のための低レベルアプローチと高レベルオブジェクトへの効果的なアプローチの融合を提案する。 IETSは、ノイズに対するロバスト性を高め、空間的一貫性を促進し、(移動)エッジの時間的局在を改善することで、従来の時間面のいくつかの制限を克服する。 IETSと転送学習を組み合わせることで、イベントカメラデータを利用したオブジェクト分類の課題に対して、最先端のパフォーマンスが向上する。

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