論文の概要: eCARLA-scenes: A synthetically generated dataset for event-based optical flow prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09209v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 12:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:29.401606
• Title: eCARLA-scenes: A synthetically generated dataset for event-based optical flow prediction
• Title（参考訳）: eCARLA-scenes: イベントベースの光フロー予測のための合成データセット
• Authors: Jad Mansour, Hayat Rajani, Rafael Garcia, Nuno Gracias,
• Abstract要約: イベントベースのデータを処理する包括的なライブラリであるeWizを紹介する。 本稿では,光フロー予測タスクのための合成イベントベースデータセットとデータ生成パイプラインを提案する。 eCARLAシーンは、CARLAシミュレータを使用して、自動運転車のシナリオをシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The joint use of event-based vision and Spiking Neural Networks (SNNs) is expected to have a large impact in robotics in the near future, in tasks such as, visual odometry and obstacle avoidance. While researchers have used real-world event datasets for optical flow prediction (mostly captured with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)), these datasets are limited in diversity, scalability, and are challenging to collect. Thus, synthetic datasets offer a scalable alternative by bridging the gap between reality and simulation. In this work, we address the lack of datasets by introducing eWiz, a comprehensive library for processing event-based data. It includes tools for data loading, augmentation, visualization, encoding, and generation of training data, along with loss functions and performance metrics. We further present a synthetic event-based datasets and data generation pipelines for optical flow prediction tasks. Built on top of eWiz, eCARLA-scenes makes use of the CARLA simulator to simulate self-driving car scenarios. The ultimate goal of this dataset is the depiction of diverse environments while laying a foundation for advancing event-based camera applications in autonomous field vehicle navigation, paving the way for using SNNs on neuromorphic hardware such as the Intel Loihi.
• Abstract（参考訳）: イベントベースの視覚とスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の併用は、近い将来、視覚計測や障害物回避といったタスクにおいて、ロボット工学に大きな影響を与えることが期待されている。 研究者たちは、光学フロー予測に現実世界のイベントデータセット(主に無人航空機(UAV)でキャプチャされる)を使用しているが、これらのデータセットは多様性、スケーラビリティに制限されており、収集が困難である。 このように、合成データセットは、現実とシミュレーションのギャップを埋めることで、スケーラブルな代替手段を提供する。 本研究では、イベントベースのデータを処理する包括的なライブラリであるeWizを導入することで、データセットの欠如に対処する。 データ読み込み、拡張、可視化、エンコーディング、トレーニングデータ生成のためのツールと、損失関数とパフォーマンスメトリクスが含まれている。 さらに,光フロー予測タスクのための合成イベントベースデータセットとデータ生成パイプラインを提案する。 eWiz上に構築されたeCARLAシーンは、CARLAシミュレータを使って自動運転車のシナリオをシミュレートする。 このデータセットの最終的な目標は、さまざまな環境の描写と、自律フィールド車両ナビゲーションにおけるイベントベースのカメラ応用の前進の基礎を築き、Intel LoihiのようなニューロモルフィックなハードウェアでSNNを使用するための道を開くことにある。

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