Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instantaneous Stereo Depth Estimation of Real-World Stimuli with a Neuromorphic Stereo-Vision Setup

論文の概要: Instantaneous Stereo Depth Estimation of Real-World Stimuli with a Neuromorphic Stereo-Vision Setup

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02541v1
Date: Tue, 6 Apr 2021 14:31:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-07 17:39:47.622182
Title: Instantaneous Stereo Depth Estimation of Real-World Stimuli with a Neuromorphic Stereo-Vision Setup
Title（参考訳）: ニューロモルフィックステレオビジョンセットアップを用いたリアルタイム刺激の瞬時ステレオ深さ推定
Authors: Nicoletta Risi, Enrico Calabrese, Giacomo Indiveri
Abstract要約: ステレオビジョンのためのスパイクニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャは、ステレオマッチング問題を単純化する可能性がある。実世界データと混合信号ニューロモルフィックプロセッサに実装された脳インスパイアされたイベントベースのステレオマッチングアーキテクチャを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.28479274054892
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The stereo-matching problem, i.e., matching corresponding features in two different views to reconstruct depth, is efficiently solved in biology. Yet, it remains the computational bottleneck for classical machine vision approaches. By exploiting the properties of event cameras, recently proposed Spiking Neural Network (SNN) architectures for stereo vision have the potential of simplifying the stereo-matching problem. Several solutions that combine event cameras with spike-based neuromorphic processors already exist. However, they are either simulated on digital hardware or tested on simplified stimuli. In this work, we use the Dynamic Vision Sensor 3D Human Pose Dataset (DHP19) to validate a brain-inspired event-based stereo-matching architecture implemented on a mixed-signal neuromorphic processor with real-world data. Our experiments show that this SNN architecture, composed of coincidence detectors and disparity sensitive neurons, is able to provide a coarse estimate of the input disparity instantaneously, thereby detecting the presence of a stimulus moving in depth in real-time.
Abstract（参考訳）: 2つの異なる視点で対応する特徴をマッチングして深度を再構築するステレオマッチング問題は、生物学において効率的に解決される。しかし、古典的マシンビジョンアプローチの計算ボトルネックは依然として残っている。イベントカメラの特性を活用することで、最近提案されたステレオビジョンのためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャは、ステレオマッチング問題を単純化する可能性がある。イベントカメラとスパイクベースのニューロモルフィックプロセッサを組み合わせるソリューションはすでにいくつか存在する。しかし、それらはデジタルハードウェア上でシミュレートされるか、単純な刺激でテストされる。本研究では,dhp19(dynamic vision sensor 3d human pose dataset)を用いて,脳にインスパイアされたイベントベースのステレオマッチングアーキテクチャを,複合信号型ニューロモルフィックプロセッサと実世界データで検証する。実験の結果,このSNNアーキテクチャは偶然検出器と不均質感応ニューロンで構成されており,入力不均質の粗い推定を瞬時に行うことができ,リアルタイムに深度に移動する刺激の存在を検出することができることがわかった。

関連論文リスト

Brain3D: Generating 3D Objects from fMRI [76.41771117405973]
被験者のfMRIデータを入力として利用する新しい3Dオブジェクト表現学習手法であるBrain3Dを設計する。我々は,人間の視覚系の各領域の異なる機能的特徴を,我々のモデルが捉えていることを示す。予備評価は、Brain3Dがシミュレーションシナリオで障害した脳領域を正常に識別できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:06:11Z)
MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain [50.534007259536715]
Recon3DMindは、fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging)信号から3次元視覚を再構成するための革新的なタスクである。このデータセットは14人の参加者のデータを含み、3Dオブジェクトの360度ビデオが特徴である。我々は,脳の3次元視覚情報をfMRI信号から復号化するための,新規で効果的な3段階フレームワークMinD-3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:21:36Z)
Hopfield-Enhanced Deep Neural Networks for Artifact-Resilient Brain State Decoding [0.0]
そこで本研究では, ホップフィールド・ネットワークとコナール・ニューラル・ネットワーク(CNN)を併用した2段階の計算手法を提案する。様々なレベルのデータ圧縮とノイズ強度のパフォーマンスは、我々のフレームワークがアーティファクトを効果的に軽減し、より低いノイズレベルにおいてクリーンなデータCNNと同等の精度でモデルに到達できることを示しました。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T15:08:13Z)
Probing neural representations of scene perception in a hippocampally dependent task using artificial neural networks [1.0312968200748116]
バックプロパゲーションによって訓練されたディープ人工ニューラルネットワーク(DNN)は、哺乳類の視覚システムの効果的なモデルを提供する。本稿では,海馬依存型課題に触発されたシーン認識ベンチマークについて述べる。側頭葉構造と海馬の接続性に着想を得たネットワークアーキテクチャを用いて,三重項損失を用いて訓練したDNNが,この課題を学習できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-11T10:26:25Z)
StereoVoxelNet: Real-Time Obstacle Detection Based on Occupancy Voxels from a Stereo Camera Using Deep Neural Networks [32.7826524859756]
障害物検出は、ステレオマッチングが一般的な視覚ベースのアプローチであるロボットナビゲーションにおいて、安全に重要な問題である。本稿では,ステレオ画像の占有率を直接検出するために,ディープニューラルネットワークを利用する計算効率のよい手法を提案する。提案手法は,32mの範囲の障害物を正確に検出し,最新ステレオモデルの計算コストのわずか2%に留まらず,IoU (Intersection over Union) とCD (Chamfer Distance) のスコアが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-18T03:32:38Z)
Visual Odometry with Neuromorphic Resonator Networks [9.903137966539898]
視覚オドメトリー(英語: Visual Odometry, VO)は、視覚センサを用いた移動ロボットの自走を推定する手法である。ニューロモルフィックハードウェアは多くのビジョンとAI問題に対する低消費電力のソリューションを提供する。本稿では,2次元VOタスクにおける最先端性能を実現するモジュール型ニューロモルフィックアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-05T14:57:03Z)
Neural Disparity Refinement for Arbitrary Resolution Stereo [67.55946402652778]
本稿では,安価で広範なコンシューマデバイスへの3Dコンピュータビジョンの展開を容易にすることを目的とした,ニューラルディファリティ改善のための新しいアーキテクチャを提案する。我々のアプローチは任意の出力解像度で洗練された不均一写像を推定できる連続的な定式化に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-28T18:00:00Z)
StereoSpike: Depth Learning with a Spiking Neural Network [0.0]
深度推定のためのエンドツーエンドのニューロモルフィック手法を提案する。我々はSpiking Neural Network (SNN) と、StereoSpikeという名前のU-Netライクなエンコーダデコーダアーキテクチャを用いている。このアーキテクチャは、スポーキング以外のアーキテクチャよりも、非常によく一般化されていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-28T14:11:36Z)
Continuous Emotion Recognition with Spatiotemporal Convolutional Neural Networks [82.54695985117783]
In-theld でキャプチャした長いビデオシーケンスを用いて,持続的な感情認識のための最先端のディープラーニングアーキテクチャの適合性を検討する。我々は,2D-CNNと長期記憶ユニットを組み合わせた畳み込みリカレントニューラルネットワークと,2D-CNNモデルの微調整時の重みを膨らませて構築した膨らませた3D-CNNモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-18T13:42:05Z)
Multi-Tones' Phase Coding (MTPC) of Interaural Time Difference by Spiking Neural Network [68.43026108936029]
雑音の多い実環境下での正確な音像定位のための純粋スパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく計算モデルを提案する。このアルゴリズムを,マイクロホンアレイを用いたリアルタイムロボットシステムに実装する。実験の結果, 平均誤差方位は13度であり, 音源定位に対する他の生物学的に妥当なニューロモルフィックアプローチの精度を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:22:56Z)
4D Spatio-Temporal Convolutional Networks for Object Position Estimation in OCT Volumes [69.62333053044712]
3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、単一のOCT画像を用いたマーカーオブジェクトのポーズ推定に有望な性能を示した。我々は3次元CNNを4次元時間CNNに拡張し、マーカーオブジェクト追跡のための追加の時間情報の影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T12:02:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。