論文の概要: On-Device Self-Supervised Learning of Low-Latency Monocular Depth from Only Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06359v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 10:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:22.642474
• Title: On-Device Self-Supervised Learning of Low-Latency Monocular Depth from Only Events
• Title（参考訳）: イベントのみからの低レイテンシ単分子深さのオンデバイス自己教師付き学習
• Authors: Jesse Hagenaars, Yilun Wu, Federico Paredes-Vallés, Stein Stroobants, Guido de Croon,
• Abstract要約: イベントカメラは、ミリワットの電力のみに対して低遅延の知覚を提供する。 コントラストに基づく自己教師型学習は、イベントベースのロボットビジョンに大きな可能性を秘めている。 オンライン学習は、リアルタイム学習に十分な計算効率を達成するという課題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.609097572690438
• License:
• Abstract: Event cameras provide low-latency perception for only milliwatts of power. This makes them highly suitable for resource-restricted, agile robots such as small flying drones. Self-supervised learning based on contrast maximization holds great potential for event-based robot vision, as it foregoes the need for high-frequency ground truth and allows for online learning in the robot's operational environment. However, online, on-board learning raises the major challenge of achieving sufficient computational efficiency for real-time learning, while maintaining competitive visual perception performance. In this work, we improve the time and memory efficiency of the contrast maximization pipeline, making on-device learning of low-latency monocular depth possible. We demonstrate that online learning on board a small drone yields more accurate depth estimates and more successful obstacle avoidance behavior compared to only pre-training. Benchmarking experiments show that the proposed pipeline is not only efficient, but also achieves state-of-the-art depth estimation performance among self-supervised approaches. Our work taps into the unused potential of online, on-device robot learning, promising smaller reality gaps and better performance.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、ミリワットの電力のみに対して低遅延の知覚を提供する。 これにより、小さな空飛ぶドローンのようなリソース制限のある、アジャイルなロボットに非常に適している。 コントラスト最大化に基づく自己教師型学習は、高周波地上真実の必要性を予見し、ロボットの運用環境におけるオンライン学習を可能にするため、イベントベースのロボットビジョンにとって大きな可能性を秘めている。 しかし、オンラインのオンボード学習は、競争力のある視覚知覚性能を維持しながら、リアルタイム学習に十分な計算効率を達成するという大きな課題を提起する。 本研究では、コントラスト最大化パイプラインの時間とメモリ効率を改善し、低遅延単分子深さのデバイス上での学習を可能にする。 我々は,小型ドローンを用いたオンライン学習が,事前学習よりも精度の高い深度推定と障害物回避行動を実現することを実証した。 ベンチマーク実験により、提案したパイプラインは効率的であるだけでなく、自己教師付きアプローチにおける最先端の深さ推定性能も達成できることが示された。 私たちの仕事は、オンラインのデバイス上でのロボット学習の未使用の可能性に乗じて、より小さな現実のギャップとより良いパフォーマンスを約束します。

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