論文の概要: Tuning Event Camera Biases Heuristic for Object Detection Applications in Staring Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18788v1
- Date: Thu, 30 Jan 2025 22:27:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:00:25.556681
- Title: Tuning Event Camera Biases Heuristic for Object Detection Applications in Staring Scenarios
- Title（参考訳）: スターリングシナリオにおけるオブジェクト検出アプリケーションのためのチューニングイベントカメラのヒューリスティック化
- Authors: David El-Chai Ben-Ezra, Daniel Brisk,
- Abstract要約: 観測シナリオにおいて、小さな物体検出を必要とするタスクに対して、イベントカメラのバイアスに対するパラメータを示す。
チューニングの主な目的は、カメラのポテンシャルを絞り、性能を最適化し、可能な限り検出能力を拡大することである。
示される主な結論は、特定の所望の信号に対して、カメラの最適値は、メーカーが推奨するデフォルト値から非常に遠く離れているということである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: One of the main challenges in unlocking the potential of neuromorphic cameras, also called 'event cameras', is the development of novel methods that solve the multi-parameter problem of adjusting their bias parameters to accommodate a desired task. Actually, it is very difficult to find in the literature a systematic heuristic that solves the problem for any desired application. In this paper we present a tuning parametes heuristic for the biases of event cameras, for tasks that require small objects detection in staring scenarios. The main purpose of the heuristic is to squeeze the camera's potential, optimize its performance, and expand its detection capabilities as much as possible. In the presentation, we translate the experimental properties of event camera and systemic constrains into mathematical terms, and show, under certain assumptions, how the multi-variable problem collapses into a two-parameter problem that can be solved experimentally. A main conclusion that will be demonstrated is that for certain desired signals, such as the one provided by an incandescent lamp powered by the periodic electrical grid, the optimal values of the camera are very far from the default values recommended by the manufacturer.
- Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックカメラの可能性を解き放つ上での大きな課題の1つは、望まれるタスクに対応するためにバイアスパラメータを調整するというマルチパラメータ問題を解決する新しい方法の開発である。
実際、文献の中で、望まれるアプリケーションに対して問題を解く体系的なヒューリスティックを見つけることは極めて困難である。
本稿では、観測シナリオにおいて小さな物体検出を必要とするタスクに対して、イベントカメラのバイアスに対するチューニングパラメータヒューリスティックを提案する。
ヒューリスティックの主な目的は、カメラのポテンシャルを絞り、性能を最適化し、可能な限り検出能力を拡大することである。
本発表では, イベントカメラとシステム制約の実験的特性を数学的用語に変換し, 多変量問題がどのように2パラメータ問題に分解され, 実験的に解けるかを示す。
示される主な結論は、周期的な電力網を動力とする白熱灯などの所望の信号に対して、カメラの最適値は、製造者が推奨するデフォルト値からかなり離れているということである。
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