Fugu-MT 論文翻訳(概要): Retina-inspired Object Motion Segmentation

論文の概要: Retina-inspired Object Motion Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09454v1
Date: Sun, 18 Aug 2024 12:28:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 20:30:46.963528
Title: Retina-inspired Object Motion Segmentation
Title（参考訳）: 網膜誘発物体運動セグメンテーション
Authors: Victoria Clerico, Shay Snyder, Arya Lohia, Md Abdullah-Al Kaiser, Gregory Schwartz, Akhilesh Jaiswal, Maryam Parsa,
Abstract要約: Dynamic Vision Sensors (DVS)は、RGBカメラをはるかに上回る高時間解像度の革命的技術として登場した。本稿では, バイオインスパイアされたコンピュータビジョンを用いて, 従来よりも1000倍のパラメータ数を劇的に削減する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Dynamic Vision Sensors (DVS) have emerged as a revolutionary technology with a high temporal resolution that far surpasses RGB cameras. DVS technology draws biological inspiration from photoreceptors and the initial retinal synapse. Our research showcases the potential of additional retinal functionalities to extract visual features. We provide a domain-agnostic and efficient algorithm for ego-motion compensation based on Object Motion Sensitivity (OMS), one of the multiple robust features computed within the mammalian retina. We develop a framework based on experimental neuroscience that translates OMS' biological circuitry to a low-overhead algorithm. OMS processes DVS data from dynamic scenes to perform pixel-wise object motion segmentation. Using a real and a synthetic dataset, we highlight OMS' ability to differentiate object motion from ego-motion, bypassing the need for deep networks. This paper introduces a bio-inspired computer vision method that dramatically reduces the number of parameters by a factor of 1000 compared to prior works. Our work paves the way for robust, high-speed, and low-bandwidth decision-making for in-sensor computations.
Abstract（参考訳）: Dynamic Vision Sensors (DVS)は、RGBカメラをはるかに上回る高時間解像度の革命的技術として登場した。 DVS技術は、光受容体と初期網膜シナプスから生物学的インスピレーションを得ている。本研究は,視覚的特徴抽出のための網膜機能追加の可能性を示す。哺乳動物網膜内で計算される複数の頑健な特徴の1つ,OMS(Object Motion Sensitivity)に基づく,エゴモーション補償のためのドメインに依存しない,効率的なアルゴリズムを提案する。我々は,OMSの生体回路を低オーバヘッドアルゴリズムに変換する実験神経科学に基づくフレームワークを開発した。 OMSは動的シーンからDVSデータを処理し、ピクセル単位のオブジェクトモーションセグメンテーションを実行する。リアルおよび合成データセットを用いて、深層ネットワークの必要性を回避し、オブジェクトの動きとエゴモーションを区別するOMSの能力を強調する。本稿では, バイオインスパイアされたコンピュータビジョンを用いて, 従来よりも1000倍のパラメータ数を劇的に削減する手法を提案する。本研究は,センサ内計算におけるロバスト,高速,低帯域幅決定の道を開くものである。

関連論文リスト

Wandering around: A bioinspired approach to visual attention through object motion sensitivity [40.966228784674115]
アクティブビジョンは動的視覚認識を可能にし、コンピュータビジョンにおける静的フィードフォワードアーキテクチャの代替を提供する。哺乳類の網膜に触発されたイベントベースのカメラは、非同期シーンの変化を捉えてこの機能を強化する。イベントベースのカメラが動いている間、移動物体を識別するためには、エージェントは物体の動きのセグメンテーション機構を必要とする。本研究は、物体の運動感度を介して選択的注意を喚起するための、畳み込みニューラルネットワークバイオインスパイアされた注意システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-10T18:16:30Z)
Hardware-Algorithm Re-engineering of Retinal Circuit for Intelligent Object Motion Segmentation [0.0]
我々は、哺乳類網膜の基本的な視覚的特徴であるOMS(Object Motion Sensitivity)に焦点をあてる。イメージセンサの内部にOMS機能を実装する新しいCMOS回路を提案する。提案するCMOS回路設計の機能と再構成性は,180nm 技術におけるCadence シミュレーションにより検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-31T20:35:11Z)
SaccadeDet: A Novel Dual-Stage Architecture for Rapid and Accurate Detection in Gigapixel Images [50.742420049839474]
SaccadeDetは、人間の目の動きにインスパイアされた、ギガピクセルレベルの物体検出のための革新的なアーキテクチャである。 PANDAデータセットを用いて評価した本手法は,最先端手法の8倍の高速化を実現する。また、全スライドイメージングへの応用を通じて、ギガピクセルレベルの病理解析に有意な可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T11:22:54Z)
Neuromorphic Synergy for Video Binarization [54.195375576583864]
バイモーダルオブジェクトは視覚システムによって容易に認識できる情報を埋め込む視覚形式として機能する。ニューロモルフィックカメラは、動きのぼかしを緩和する新しい機能を提供するが、最初にブルーを脱色し、画像をリアルタイムでバイナライズするのは簡単ではない。本稿では,イベント空間と画像空間の両方で独立に推論を行うために,バイモーダル目標特性の事前知識を活用するイベントベースバイナリ再構築手法を提案する。また、このバイナリ画像を高フレームレートバイナリビデオに伝搬する効率的な統合手法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T01:43:51Z)
EventTransAct: A video transformer-based framework for Event-camera based action recognition [52.537021302246664]
イベントカメラは、RGBビデオの標準アクション認識と比較して、新しい機会を提供する。本研究では,最初にイベントフレーム当たりの空間埋め込みを取得するビデオトランスフォーマーネットワーク(VTN)という,計算効率のよいモデルを用いる。イベントデータのスパースできめ細かい性質にVTNをよりよく採用するために、イベントコントラストロス(mathcalL_EC$)とイベント固有の拡張を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-25T23:51:07Z)
Object Motion Sensitivity: A Bio-inspired Solution to the Ego-motion Problem for Event-based Cameras [0.0]
我々は、CMOSイメージセンサ(IRIS)における第2世代のニューロモルフィック画像センサ、統合網膜機能について強調する。 IRISは、光受容体から網膜の出力への完全な網膜計算を模倣し、特徴抽出を目的とする。この結果から,OMSは従来のRGBやDVSと同様の効率で標準的なコンピュータビジョンタスクを実現できるが,帯域幅の大幅な削減が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-24T16:22:06Z)
Differentiable Frequency-based Disentanglement for Aerial Video Action Recognition [56.91538445510214]
ビデオにおける人間の行動認識のための学習アルゴリズムを提案する。我々のアプローチは、主に斜めに配置されたダイナミックカメラから取得されるUAVビデオのために設計されている。我々はUAV HumanデータセットとNEC Droneデータセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-15T22:16:52Z)
CNN-based Omnidirectional Object Detection for HermesBot Autonomous Delivery Robot with Preliminary Frame Classification [53.56290185900837]
予備的バイナリフレーム分類を用いた物体検出のためのニューラルネットワークの最適化アルゴリズムを提案する。周囲に6台のローリングシャッターカメラを備えた自律移動ロボットを360度視野として実験装置として使用した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-22T15:05:37Z)
EfficientPhys: Enabling Simple, Fast and Accurate Camera-Based Vitals Measurement [5.435325323159416]
EfficientPhysと呼ばれるカメラによる生理的計測のための2つの新しいニューラルモデルを提案する。我々のモデルは3つの公開データセットで最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-09T03:51:26Z)
Deep Homography Estimation in Dynamic Surgical Scenes for Laparoscopic Camera Motion Extraction [6.56651216023737]
腹腔鏡下手術の映像から腹腔鏡ホルダーの動作を抽出する手法を提案する。我々は、新たに取得したカメラモーションフリーda Vinci画像シーケンスのデータセットに、カメラモーションを合成的に付加する。提案手法は,我々のカメラモーションフリーda Vinci手術データセットから腹腔鏡下手術の映像へ移行し,古典的ホモグラフィー推定手法の双方,精度41%,CPU上でのランタイムを43%上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-30T13:05:37Z)
Optical Flow Estimation from a Single Motion-blurred Image [66.2061278123057]
画像内の動きのぼかしは、基本的なコンピュータビジョンの問題に実用的な関心を持つ可能性があります。本研究では,単一動画像からの光流れをエンドツーエンドで推定する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-04T12:45:18Z)

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。