論文の概要: ResFlow: Fine-tuning Residual Optical Flow for Event-based High Temporal Resolution Motion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09105v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 09:35:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:34.860835
• Title: ResFlow: Fine-tuning Residual Optical Flow for Event-based High Temporal Resolution Motion Estimation
• Title（参考訳）: ResFlow:イベントベース高時間分解能運動推定のための微調整残差光流
• Authors: Qianang Zhou, Zhiyu Zhu, Junhui Hou, Yongjian Deng, Youfu Li, Junlin Xiong,
• Abstract要約: イベントカメラは、高時間分解能(HTR)モーション推定に重要な可能性を秘めている。 イベントデータを用いてHTR光流を推定するための残差に基づくパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.80115710105251
• License:
• Abstract: Event cameras hold significant promise for high-temporal-resolution (HTR) motion estimation. However, estimating event-based HTR optical flow faces two key challenges: the absence of HTR ground-truth data and the intrinsic sparsity of event data. Most existing approaches rely on the flow accumulation paradigms to indirectly supervise intermediate flows, often resulting in accumulation errors and optimization difficulties. To address these challenges, we propose a residual-based paradigm for estimating HTR optical flow with event data. Our approach separates HTR flow estimation into two stages: global linear motion estimation and HTR residual flow refinement. The residual paradigm effectively mitigates the impacts of event sparsity on optimization and is compatible with any LTR algorithm. Next, to address the challenge posed by the absence of HTR ground truth, we incorporate novel learning strategies. Specifically, we initially employ a shared refiner to estimate the residual flows, enabling both LTR supervision and HTR inference. Subsequently, we introduce regional noise to simulate the residual patterns of intermediate flows, facilitating the adaptation from LTR supervision to HTR inference. Additionally, we show that the noise-based strategy supports in-domain self-supervised training. Comprehensive experimental results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art accuracy in both LTR and HTR metrics, highlighting its effectiveness and superiority.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、高時間分解能(HTR)モーション推定に重要な可能性を秘めている。 しかし、事象に基づくHTR光流の推定には、2つの大きな課題がある。 既存のほとんどのアプローチは、間接的に中間流を監督するためにフロー蓄積パラダイムに依存しており、しばしば蓄積エラーと最適化の困難をもたらす。 これらの課題に対処するために,HTR光フローをイベントデータで推定するための残差に基づくパラダイムを提案する。 提案手法は, HTR流量推定を大域線形運動推定とHTR残留流量補正の2段階に分ける。 残差パラダイムは、イベント空間が最適化に与える影響を効果的に軽減し、任意のLTRアルゴリズムと互換性がある。 次に,HTRの基盤的真理の欠如による課題に対処するため,新しい学習戦略を取り入れた。 具体的には,LTRの監督とHTRの推測を両立させるために,まず共有精細機を用いて残留流を推定する。 その後、中間流の残留パターンをシミュレートするために局所雑音を導入し、LTRの監督からHTRの推論への適応を容易にする。 さらに、ノイズベースの戦略がドメイン内自己教師型トレーニングをサポートすることを示す。 総合的な実験結果から,本手法はLTRとHTRの両方で最先端の精度を実現し,その有効性と優位性を強調した。

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