論文の概要: N-ImageNet: Towards Robust, Fine-Grained Object Recognition with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01041v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 08:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 02:58:40.697971
• Title: N-ImageNet: Towards Robust, Fine-Grained Object Recognition with Event Cameras
• Title（参考訳）: n-imagenet:イベントカメラによるロバストできめ細かい物体認識に向けて
• Authors: Junho Kim, Jaehyeok Bae, Gangin Park, and Young Min Kim
• Abstract要約: 我々は,イベントカメラを用いた堅牢できめ細かい物体認識を目的とした大規模データセットであるN-ImageNetを紹介する。 N-ImageNetは、多数のクラスとサンプルのために、イベントベースのオブジェクト認識の難しいベンチマークとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.726662931271546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce N-ImageNet, a large-scale dataset targeted for robust, fine-grained object recognition with event cameras. The dataset is collected using programmable hardware in which an event camera consistently moves around a monitor displaying images from ImageNet. N-ImageNet serves as a challenging benchmark for event-based object recognition, due to its large number of classes and samples. We empirically show that pretraining on N-ImageNet improves the performance of event-based classifiers and helps them learn with few labeled data. In addition, we present several variants of N-ImageNet to test the robustness of event-based classifiers under diverse camera trajectories and severe lighting conditions, and propose a novel event representation to alleviate the performance degradation. To the best of our knowledge, we are the first to quantitatively investigate the consequences caused by various environmental conditions on event-based object recognition algorithms. N-ImageNet and its variants are expected to guide practical implementations for deploying event-based object recognition algorithms in the real world.
• Abstract（参考訳）: 我々は,イベントカメラを用いた堅牢できめ細かい物体認識を目的とした大規模データセットであるN-ImageNetを紹介する。 データセットは、イベントカメラがimagenetから画像を表示するモニタの周りを一貫して動き回るプログラマブルなハードウェアを用いて収集される。 N-ImageNetは、多数のクラスとサンプルのために、イベントベースのオブジェクト認識の難しいベンチマークとして機能する。 我々は,N-ImageNetの事前学習がイベントベース分類器の性能を改善し,ラベル付きデータの少ない学習を支援することを実証的に示す。 さらに,様々なカメラトラジェクトリと厳しい照明条件下でのイベントベース分類器の堅牢性をテストするために,N-ImageNetのいくつかのバリエーションを提案し,性能劣化を軽減するための新しいイベント表現を提案する。 我々の知る限りでは、イベントベース物体認識アルゴリズムにおいて、様々な環境条件による影響を定量的に研究するのは初めてである。 N-ImageNetとその変種は、実世界でイベントベースのオブジェクト認識アルゴリズムをデプロイするための実践的な実装を導くことが期待されている。

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