論文の概要: Descriptor: Face Detection Dataset for Programmable Threshold-Based Sparse-Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00368v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 03:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 06:06:43.692795
• Title: Descriptor: Face Detection Dataset for Programmable Threshold-Based Sparse-Vision
• Title（参考訳）: Descriptor: プログラム可能な閾値ベーススパースビジョンのための顔検出データセット
• Authors: Riadul Islam, Sri Ranga Sai Krishna Tummala, Joey Mulé, Rohith Kankipati, Suraj Jalapally, Dhandeep Challagundla, Chad Howard, Ryan Robucci,
• Abstract要約: このデータセットは、Aff-Wild2で使用されるのと同じビデオから派生した顔検出タスクのための注釈付き、時間閾値ベースの視覚データセットである。 我々は,このリソースが時間差閾値に基づいて処理できるスマートセンサに基づく堅牢な視覚システムの開発を支援することを期待する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8271394038014485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smart focal-plane and in-chip image processing has emerged as a crucial technology for vision-enabled embedded systems with energy efficiency and privacy. However, the lack of special datasets providing examples of the data that these neuromorphic sensors compute to convey visual information has hindered the adoption of these promising technologies. Neuromorphic imager variants, including event-based sensors, produce various representations such as streams of pixel addresses representing time and locations of intensity changes in the focal plane, temporal-difference data, data sifted/thresholded by temporal differences, image data after applying spatial transformations, optical flow data, and/or statistical representations. To address the critical barrier to entry, we provide an annotated, temporal-threshold-based vision dataset specifically designed for face detection tasks derived from the same videos used for Aff-Wild2. By offering multiple threshold levels (e.g., 4, 8, 12, and 16), this dataset allows for comprehensive evaluation and optimization of state-of-the-art neural architectures under varying conditions and settings compared to traditional methods. The accompanying tool flow for generating event data from raw videos further enhances accessibility and usability. We anticipate that this resource will significantly support the development of robust vision systems based on smart sensors that can process based on temporal-difference thresholds, enabling more accurate and efficient object detection and localization and ultimately promoting the broader adoption of low-power, neuromorphic imaging technologies. To support further research, we publicly released the dataset at \url{https://dx.doi.org/10.21227/bw2e-dj78}.
• Abstract（参考訳）: スマート焦点面とチップ内画像処理は、エネルギー効率とプライバシーを備えたビジョン対応組込みシステムにとって重要な技術として登場した。 しかし、視覚情報を伝えるためにこれらのニューロモルフィックセンサーが計算したデータの例を提供する特別なデータセットが欠如していることは、これらの有望な技術の採用を妨げている。 イベントベースのセンサを含むニューロモルフィック・イメージラ変種は、焦点面における強度変化の時間的および位置を表す画素アドレスのストリーム、時間差データ、時間差に代表されるデータ、空間変換の適用後の画像データ、光フローデータ、および/または統計的表現などの様々な表現を生成する。 Aff-Wild2と同じビデオから得られる顔検出タスクに特化して設計された、注釈付き時間閾値に基づく視覚データセットを提供する。 このデータセットは、複数のしきい値レベル(例: 4, 8, 12, 16)を提供することで、従来の方法と比較してさまざまな条件と設定の下で、最先端のニューラルネットワークの包括的な評価と最適化を可能にする。 生のビデオからイベントデータを生成するための付随ツールフローにより、アクセシビリティとユーザビリティがさらに向上する。 このリソースは、時間差閾値に基づいて処理し、より正確で効率的な物体検出と局所化を可能にし、最終的には低消費電力でニューロモルフィックな画像技術の広範な採用を促進するスマートセンサに基づく堅牢な視覚システムの開発を支援することが期待されている。 さらなる研究を支援するため、我々はデータセットを \url{https://dx.doi.org/10.21227/bw2e-dj78} で公開しました。

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