論文の概要: v2e: From Video Frames to Realistic DVS Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07722v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 08:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 21:18:40.280327
• Title: v2e: From Video Frames to Realistic DVS Events
• Title（参考訳）: v2e: ビデオフレームからリアルなDVSイベントへ
• Authors: Yuhuang Hu and Shih-Chii Liu and Tobi Delbruck
• Abstract要約: 本稿では,高強度フレームからリアルな合成DVSイベントを生成するv2eツールボックスを提案する。 リアルなDVSイベントは、制御されていない照明条件のトレーニングネットワークで有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.562442770255032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To help meet the increasing need for dynamic vision sensor (DVS) event camera data, this paper proposes the v2e toolbox that generates realistic synthetic DVS events from intensity frames. It also clarifies incorrect claims about DVS motion blur and latency characteristics in recent literature. Unlike other toolboxes, v2e includes pixel-level Gaussian event threshold mismatch, finite intensity-dependent bandwidth, and intensity-dependent noise. Realistic DVS events are useful in training networks for uncontrolled lighting conditions. The use of v2e synthetic events is demonstrated in two experiments. The first experiment is object recognition with N-Caltech 101 dataset. Results show that pretraining on various v2e lighting conditions improves generalization when transferred on real DVS data for a ResNet model. The second experiment shows that for night driving, a car detector trained with v2e events shows an average accuracy improvement of 40% compared to the YOLOv3 trained on intensity frames.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックビジョンセンサ(DVS)イベントカメラデータの必要性の高まりに対応するため,本研究では,高強度フレームからリアルな合成DVSイベントを生成するv2eツールボックスを提案する。 また、最近の文献でDVSの動作の曖昧さと遅延特性に関する誤った主張を明らかにしている。 他のツールボックスとは異なり、v2eはピクセルレベルのガウスイベントしきい値ミスマッチ、有限の強度依存帯域幅、強度依存ノイズを含む。 リアルなDVSイベントは、制御されていない照明条件のトレーニングネットワークで有用である。 v2e合成イベントの使用は2つの実験で実証された。 最初の実験は、N-Caltech 101データセットによるオブジェクト認識である。 その結果、様々なv2e照明条件での事前訓練は、resnetモデルで実際のdvsデータに転送する場合の一般化を改善できることがわかった。 第2の実験では、夜間運転では、v2eイベントで訓練された車両検知器が、強度フレームで訓練されたYOLOv3と比較して平均40%の精度向上を示した。

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