論文の概要: Learning to Robustly Reconstruct Low-light Dynamic Scenes from Spike Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10461v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 08:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 02:58:36.779750
• Title: Learning to Robustly Reconstruct Low-light Dynamic Scenes from Spike Streams
• Title（参考訳）: スパイクストリームから低照度ダイナミックシーンをロバストに再構築する学習
• Authors: Liwen Hu, Ziluo Ding, Mianzhi Liu, Lei Ma, Tiejun Huang,
• Abstract要約: ニューロモルフィックセンサーとして、スパイクカメラは連続したバイナリスパイクストリームを生成してピクセル当たりの光強度を捉えることができる。 本稿では,光ロバスト表現(LR-Rep)と融合モジュールを含む双方向のリカレントに基づく再構成フレームワークを提案する。 我々は,高速低照度シーンの再現ベンチマークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.258022350623023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a neuromorphic sensor with high temporal resolution, spike camera can generate continuous binary spike streams to capture per-pixel light intensity. We can use reconstruction methods to restore scene details in high-speed scenarios. However, due to limited information in spike streams, low-light scenes are difficult to effectively reconstruct. In this paper, we propose a bidirectional recurrent-based reconstruction framework, including a Light-Robust Representation (LR-Rep) and a fusion module, to better handle such extreme conditions. LR-Rep is designed to aggregate temporal information in spike streams, and a fusion module is utilized to extract temporal features. Additionally, we have developed a reconstruction benchmark for high-speed low-light scenes. Light sources in the scenes are carefully aligned to real-world conditions. Experimental results demonstrate the superiority of our method, which also generalizes well to real spike streams. Related codes and proposed datasets will be released after publication.
• Abstract（参考訳）: 高時間分解能のニューロモルフィックセンサーとして、スパイクカメラは連続したバイナリスパイクストリームを生成してピクセル当たりの光強度を捉えることができる。 高速シナリオにおけるシーン詳細の復元には,再構成手法を用いることができる。 しかし、スパイクストリームの限られた情報のため、低照度シーンを効果的に再構築することは困難である。 本稿では,光ロバスト表現(LR-Rep)と融合モジュールを含む双方向のリカレントに基づく再構成フレームワークを提案する。 LR-Repはスパイクストリーム内の時間情報を集約するために設計され、融合モジュールを使用して時間的特徴を抽出する。 さらに,我々は高速低照度シーンの再現ベンチマークを開発した。 シーンの光源は、現実世界の条件に注意深く適合しています。 実験の結果,本手法は実スパイクストリームによく応用できることがわかった。 関連するコードと提案されたデータセットは、公開後にリリースされる。

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