論文の概要: EventMix: An Efficient Augmentation Strategy for Event-Based Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12054v1
• Date: Tue, 24 May 2022 13:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 14:42:59.940869
• Title: EventMix: An Efficient Augmentation Strategy for Event-Based Data
• Title（参考訳）: eventmix: イベントベースのデータの効率的な拡張戦略
• Authors: Guobin Shen, Dongcheng Zhao, Yi Zeng
• Abstract要約: イベントカメラは、高ダイナミックレンジと低エネルギーのイベントストリームデータを提供することができる。 スケールは従来のフレームベースのデータよりも小さく、入手が難しい。 本稿では,イベントストリームデータに対する効率的なデータ拡張戦略であるEventMixを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8416725611508244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality and challenging event stream datasets play an important role in the design of an efficient event-driven mechanism that mimics the brain. Although event cameras can provide high dynamic range and low-energy event stream data, the scale is smaller and more difficult to obtain than traditional frame-based data, which restricts the development of neuromorphic computing. Data augmentation can improve the quantity and quality of the original data by processing more representations from the original data. This paper proposes an efficient data augmentation strategy for event stream data: EventMix. We carefully design the mixing of different event streams by Gaussian Mixture Model to generate random 3D masks and achieve arbitrary shape mixing of event streams in the spatio-temporal dimension. By computing the relative distances of event streams, we propose a more reasonable way to assign labels to the mixed samples. The experimental results on multiple neuromorphic datasets have shown that our strategy can improve its performance on neuromorphic datasets both for ANNs and SNNs, and we have achieved state-of-the-art performance on DVS-CIFAR10, N-Caltech101, N-CARS, and DVS-Gesture datasets.
• Abstract（参考訳）: 高品質で挑戦的なイベントストリームデータセットは、脳を模倣する効率的なイベント駆動メカニズムの設計において重要な役割を果たす。 イベントカメラは、高ダイナミックレンジと低エネルギーのイベントストリームデータを提供できるが、このスケールは、ニューロモルフィックコンピューティングの発達を制限する従来のフレームベースデータよりも小さく、入手が難しい。 データ拡張は、元のデータからより多くの表現を処理することにより、元のデータ量と品質を改善することができる。 本稿では,イベントストリームデータのための効率的なデータ拡張戦略であるeventmixを提案する。 種々のイベントストリームの混合をガウス混合モデルを用いて慎重に設計し,ランダムな3次元マスクを生成し,時空間次元におけるイベントストリームの任意の形状混合を実現する。 イベントストリームの相対的な距離を計算することで、混合サンプルにラベルを割り当てるより合理的な方法を提案する。 複数のニューロモルフィックデータセットを用いた実験の結果, annとsnsの両方のニューロモルフィックデータセットの性能向上が期待でき, dvs-cifar10, n-caltech101, n-cars, dvs-gestureデータセットでは最先端のパフォーマンスが得られた。

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