論文の概要: GNEP Based Dynamic Segmentation and Motion Estimation for Neuromorphic
Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02595v2
- Date: Sat, 8 Jul 2023 16:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 21:39:05.386222
- Title: GNEP Based Dynamic Segmentation and Motion Estimation for Neuromorphic
Imaging
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックイメージングのためのgnepに基づく動的セグメンテーションと運動推定
- Authors: Harbir Antil and David Sayre
- Abstract要約: 本稿では,画像分割と動き推定の領域におけるイベントベースカメラの適用について検討する。
イベントストリームから得られる時間的・空間的情報を利用してセグメント化と速度推定を行う一般化ナッシュ平衡に基づくフレームワークを提案する。
- 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: This paper explores the application of event-based cameras in the domains of
image segmentation and motion estimation. These cameras offer a groundbreaking
technology by capturing visual information as a continuous stream of
asynchronous events, departing from the conventional frame-based image
acquisition. We introduce a Generalized Nash Equilibrium based framework that
leverages the temporal and spatial information derived from the event stream to
carry out segmentation and velocity estimation. To establish the theoretical
foundations, we derive an existence criteria and propose a multi-level
optimization method for calculating equilibrium. The efficacy of this approach
is shown through a series of experiments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分割と動き推定の領域におけるイベントベースカメラの応用について検討する。
これらのカメラは、従来のフレームベースの画像取得から離れ、非同期イベントの連続ストリームとして視覚情報をキャプチャすることで、画期的な技術を提供する。
イベントストリームから得られる時間的・空間的情報を利用してセグメント化と速度推定を行う一般化ナッシュ平衡に基づくフレームワークを提案する。
理論的基礎を確立するために, 存在条件を導出し, 平衡計算のための多レベル最適化法を提案する。
このアプローチの有効性は、一連の実験を通じて示される。
関連論文リスト
- ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras [33.81592783496106]
イベントベースのビジュアルオドメトリーは、トラッキングとサブプロブレムを並列にマッピングすることを目的としている。
イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-12T05:35:27Z) - Diffusion Priors for Dynamic View Synthesis from Monocular Videos [59.42406064983643]
ダイナミックノベルビュー合成は、ビデオ内の視覚的コンテンツの時間的進化を捉えることを目的としている。
まず、ビデオフレーム上に予め訓練されたRGB-D拡散モデルをカスタマイズ手法を用いて微調整する。
動的および静的なニューラルレイディアンス場を含む4次元表現に、微調整されたモデルから知識を蒸留する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-10T23:26:41Z) - EventAid: Benchmarking Event-aided Image/Video Enhancement Algorithms
with Real-captured Hybrid Dataset [55.12137324648253]
イベントカメラは、ダイナミックレンジとセンサーの速度で従来のフレームベースの撮像センサーよりも有利な、新興のイメージング技術である。
本稿では,5つのイベント支援画像と映像強調タスクに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T15:42:04Z) - Single-shot Tomography of Discrete Dynamic Objects [1.1407697960152927]
ダイナミックトモグラフィーにおける高分解能時間像の再構成法を提案する。
本研究の意義は、断層撮影における動的過程の可視化と解析の改善にまで及んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T10:52:02Z) - Continuous-Time Gaussian Process Motion-Compensation for Event-vision
Pattern Tracking with Distance Fields [4.168157981135697]
本研究は,イベントカメラデータにおける動き補償とパターン追跡の問題に対処する。
提案手法は、追跡問題を局所的なSE(2)運動補償ステップに分解し、その後、小さな動き補償イベントバッチのホモグラフィー登録を行う。
我々のオープンソース実装は高精度な動作補償を行い、実世界のシナリオで高品質なトラックを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-05T13:48:20Z) - Asynchronous Optimisation for Event-based Visual Odometry [53.59879499700895]
イベントカメラは、低レイテンシと高ダイナミックレンジのために、ロボット知覚の新しい可能性を開く。
イベントベースビジュアル・オドメトリー(VO)に焦点をあてる
動作最適化のバックエンドとして非同期構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-02T11:28:47Z) - TimeLens: Event-based Video Frame Interpolation [54.28139783383213]
本稿では,合成法とフロー法の両方の利点を生かした,等価寄与法であるTime Lensを紹介する。
最先端のフレームベースおよびイベントベース手法よりもPSNRが最大5.21dB向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T10:33:47Z) - Modeling long-term interactions to enhance action recognition [81.09859029964323]
本稿では,フレームレベルと時間レベルの両方でオブジェクト間の相互作用のセマンティクスを利用する,エゴセントリックなビデオのアンダースタンドアクションに対する新しいアプローチを提案する。
ユーザの手とほぼ対応するプライマリ領域と、相互作用するオブジェクトに対応する可能性のあるセカンダリ領域のセットを入力として、領域ベースのアプローチを使用する。
提案手法は, 標準ベンチマークの動作認識において, 最先端技術よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-23T10:08:15Z) - Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts [51.17064599766138]
イベントベースカメラで取得したオブジェクトを独立に識別する手法を開発した。
この方法は、予想される移動物体の数を事前に決定することなく、技術状態よりも同等以上の性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:06:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。