論文の概要: Event Camera Data Dense Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11533v2
• Date: Sun, 22 Sep 2024 12:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 09:38:57.978663
• Title: Event Camera Data Dense Pre-training
• Title（参考訳）: Event Camera Data Dense 事前トレーニング
• Authors: Yan Yang, Liyuan Pan, Liu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,イベントカメラデータを用いた高密度予測タスクに適したニューラルネットワークの事前学習を目的とした,自己教師付き学習フレームワークを提案する。 フレームワークをトレーニングするために、さまざまなシーンと動きパターンを特徴とする合成イベントカメラデータセットをキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.918407820258246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a self-supervised learning framework designed for pre-training neural networks tailored to dense prediction tasks using event camera data. Our approach utilizes solely event data for training. Transferring achievements from dense RGB pre-training directly to event camera data yields subpar performance. This is attributed to the spatial sparsity inherent in an event image (converted from event data), where many pixels do not contain information. To mitigate this sparsity issue, we encode an event image into event patch features, automatically mine contextual similarity relationships among patches, group the patch features into distinctive contexts, and enforce context-to-context similarities to learn discriminative event features. For training our framework, we curate a synthetic event camera dataset featuring diverse scene and motion patterns. Transfer learning performance on downstream dense prediction tasks illustrates the superiority of our method over state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントカメラデータを用いた高密度予測タスクに適したニューラルネットワークの事前学習を目的とした,自己教師付き学習フレームワークを提案する。 当社のアプローチでは,トレーニングにイベントデータのみを活用する。 イベントカメラデータへの高密度RGB事前トレーニングによる成果の転送は、サブパーパフォーマンスをもたらす。 これは、多くのピクセルが情報を含まないイベント画像(イベントデータから変換される)に固有の空間空間の空間空間性に起因する。 この余分な問題を緩和するために、イベントイメージをイベントパッチ機能にエンコードし、パッチ間のコンテキスト的類似性関係を自動的にマイニングし、パッチ機能を固有のコンテキストにグループ化し、コンテキストとコンテキストの類似性を強制し、識別可能なイベント機能を学ぶ。 フレームワークをトレーニングするために、さまざまなシーンと動きパターンを特徴とする合成イベントカメラデータセットをキュレートする。 下流の高密度予測タスクにおける伝達学習性能は,最先端手法よりも提案手法が優れていることを示す。

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