Fugu-MT 論文翻訳(概要): Event-based Visual Tracking in Dynamic Environments

論文の概要: Event-based Visual Tracking in Dynamic Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07754v1
Date: Thu, 15 Dec 2022 12:18:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 17:10:23.378850
Title: Event-based Visual Tracking in Dynamic Environments
Title（参考訳）: 動的環境におけるイベントベース視覚トラッキング
Authors: Irene Perez-Salesa, Rodrigo Aldana-Lopez, Carlos Sagues
Abstract要約: イベントカメラとオフザシェルフ深層学習の両方を活用するためのフレームワークを提案する。イベントデータを強度フレームに再構成することで、従来のカメラが許容できない状況下でのトラッキング性能が向上することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Visual object tracking under challenging conditions of motion and light can be hindered by the capabilities of conventional cameras, prone to producing images with motion blur. Event cameras are novel sensors suited to robustly perform vision tasks under these conditions. However, due to the nature of their output, applying them to object detection and tracking is non-trivial. In this work, we propose a framework to take advantage of both event cameras and off-the-shelf deep learning for object tracking. We show that reconstructing event data into intensity frames improves the tracking performance in conditions under which conventional cameras fail to provide acceptable results.
Abstract（参考訳）: 動きと光の困難な条件下での視覚的物体追跡は、従来のカメラの能力によって妨げられ、動きのぼやけた画像を生成する。イベントカメラは、これらの条件下で視覚タスクを堅牢に実行するのに適した新しいセンサーである。しかし、出力の性質上、オブジェクトの検出と追跡に適用することは自明ではない。本研究では,イベントカメラと市販のディープラーニングを併用して物体追跡を行うフレームワークを提案する。イベントデータを強度フレームに再構成することで、従来のカメラが許容できない状況下でのトラッキング性能が向上することを示す。

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