論文の概要: Spike Stream Denoising via Spike Camera Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03129v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 14:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:50:34.520401
• Title: Spike Stream Denoising via Spike Camera Simulation
• Title（参考訳）: スパイクカメラシミュレーションによるスパイクストリームの雑音化
• Authors: Liwen hu, LeiMa, Zhaofei Yu, Boxin Shi and Tiejun Huang
• Abstract要約: 本稿では,スパイクカメラのユニークな回路に基づくシステマティックノイズモデルを提案する。 スパイクストリームをデノナイジングするための最初のベンチマークは、クリアな(ノイズの多い)スパイクストリームを含む。 実験の結果、DnSSは提案されたベンチマークで有望なパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.11994763727631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a neuromorphic sensor with high temporal resolution, the spike camera shows enormous potential in high-speed visual tasks. However, the high-speed sampling of light propagation processes by existing cameras brings unavoidable noise phenomena. Eliminating the unique noise in spike stream is always a key point for spike-based methods. No previous work has addressed the detailed noise mechanism of the spike camera. To this end, we propose a systematic noise model for spike camera based on its unique circuit. In addition, we carefully constructed the noise evaluation equation and experimental scenarios to measure noise variables. Based on our noise model, the first benchmark for spike stream denoising is proposed which includes clear (noisy) spike stream. Further, we design a tailored spike stream denoising framework (DnSS) where denoised spike stream is obtained by decoding inferred inter-spike intervals. Experiments show that DnSS has promising performance on the proposed benchmark. Eventually, DnSS can be generalized well on real spike stream.
• Abstract（参考訳）: 時間分解能の高いニューロモルフィックセンサーとして、スパイクカメラは高速な視覚タスクにおいて大きなポテンシャルを示す。 しかし、既存のカメラによる光伝搬過程の高速サンプリングは、避けられないノイズ現象をもたらす。 スパイクストリームにおけるユニークなノイズを取り除くことは、スパイクベースの方法にとって常に重要なポイントである。 スパイクカメラの詳細なノイズ機構に関する以前の研究は行われていない。 そこで本研究では,スパイクカメラのユニークな回路に基づくシステマティックノイズモデルを提案する。 さらに,ノイズ評価方程式と実験シナリオを慎重に構築し,騒音の変数を測定した。 ノイズモデルに基づいて、(ノイズの多い)スパイクストリームを含むスパイクストリームデノイズ化のための最初のベンチマークを提案する。 さらに,推定されたスパイク間間隔をデコードすることにより,デノライズスパイクストリームを求めるためのdnss(tailored spike stream denoising framework)の設計を行う。 実験の結果、DnSSは提案されたベンチマークで有望なパフォーマンスを示している。 最終的に、DnSSは実際のスパイクストリームでうまく一般化できる。

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