論文の概要: Motion Robust High-Speed Light-Weighted Object Detection With Event Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11602v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 01:18:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 00:57:37.228572
• Title: Motion Robust High-Speed Light-Weighted Object Detection With Event Camera
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた高速軽量物体検出の動作ロバスト化
• Authors: Bingde Liu, Chang Xu, Wen Yang, Huai Yu, Lei Yu
• Abstract要約: イベントデータをよりよく活用する動き堅牢で高速な検出パイプラインを提案する。 2つの典型的な実景イベントカメラオブジェクト検出データセットの実験により,本手法は精度,効率,パラメータ数において競合することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.192961837270172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose a motion robust and high-speed detection pipeline which better leverages the event data. First, we design an event stream representation called temporal active focus (TAF), which efficiently utilizes the spatial-temporal asynchronous event stream, constructing event tensors robust to object motions. Then, we propose a module called the bifurcated folding module (BFM), which encodes the rich temporal information in the TAF tensor at the input layer of the detector. Following this, we design a high-speed lightweight detector called agile event detector (AED) plus a simple but effective data augmentation method, to enhance the detection accuracy and reduce the model's parameter. Experiments on two typical real-scene event camera object detection datasets show that our method is competitive in terms of accuracy, efficiency, and the number of parameters. By classifying objects into multiple motion levels based on the optical flow density metric, we further illustrated the robustness of our method for objects with different velocities relative to the camera. The codes and trained models are available at https://github.com/HarmoniaLeo/FRLW-EvD .
• Abstract（参考訳）: 本研究では,イベントデータをよりよく活用する動き頑健かつ高速な検出パイプラインを提案する。 まず,空間-時間非同期イベントストリームを効率的に活用し,オブジェクトの動きに頑健なイベントテンソルを構築する,temporal active focus(taf)と呼ばれるイベントストリーム表現を設計する。 次に,2層折り畳みモジュール (BFM) と呼ばれるモジュールを提案し,このモジュールは検出器の入力層におけるTAFテンソルの豊富な時間情報を符号化する。 これに続いて,agile event detector (aed) と呼ばれる高速軽量検出器と,簡易かつ効果的なデータ拡張手法を設計し,検出精度を高め,モデルのパラメータを低減した。 2つの典型的な実景イベントカメラオブジェクト検出データセットの実験により,本手法は精度,効率,パラメータ数において競合することを示した。 光流密度測定に基づいて物体を複数の運動レベルに分類することにより,カメラに対して速度の異なる物体に対してロバスト性を示す。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/harmonialeo/frlw-evdで入手できる。

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