論文の概要: DVS-PedX: Synthetic-and-Real Event-Based Pedestrian Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04117v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 11:30:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.142376
• Title: DVS-PedX: Synthetic-and-Real Event-Based Pedestrian Dataset
• Title（参考訳）: DVS-PedX: イベントとリアルタイムのイベントベースの歩行者データセット
• Authors: Mustafa Sakhai, Kaung Sithu, Min Khant Soe Oke, Maciej Wielgosz,
• Abstract要約: Dynamic Vision Sensors (DVS)のようなイベントカメラは、フルフレームではなくマイクロタイムの明るさ変化を報告している。 DVS-PedXは、正常および悪天候下での歩行者検出と横断意図解析のために設計されたニューロモルフィックデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event cameras like Dynamic Vision Sensors (DVS) report micro-timed brightness changes instead of full frames, offering low latency, high dynamic range, and motion robustness. DVS-PedX (Dynamic Vision Sensor Pedestrian eXploration) is a neuromorphic dataset designed for pedestrian detection and crossing-intention analysis in normal and adverse weather conditions across two complementary sources: (1) synthetic event streams generated in the CARLA simulator for controlled "approach-cross" scenes under varied weather and lighting; and (2) real-world JAAD dash-cam videos converted to event streams using the v2e tool, preserving natural behaviors and backgrounds. Each sequence includes paired RGB frames, per-frame DVS "event frames" (33 ms accumulations), and frame-level labels (crossing vs. not crossing). We also provide raw AEDAT 2.0/AEDAT 4.0 event files and AVI DVS video files and metadata for flexible re-processing. Baseline spiking neural networks (SNNs) using SpikingJelly illustrate dataset usability and reveal a sim-to-real gap, motivating domain adaptation and multimodal fusion. DVS-PedX aims to accelerate research in event-based pedestrian safety, intention prediction, and neuromorphic perception.
• Abstract（参考訳）: Dynamic Vision Sensors (DVS)のようなイベントカメラは、フルフレームの代わりにマイクロタイムの明るさ変化を報告し、低レイテンシ、高ダイナミックレンジ、モーションロバスト性を提供する。 DVS-PedX (Dynamic Vision Sensor Pedestrian eXploration) は、通常および悪天候条件下での歩行者検出と横断意図解析のために設計されたニューロモルフィックデータセットである。 各シーケンスには、ペア化されたRGBフレーム、フレーム毎のDVS"イベントフレーム(33msの蓄積)、フレームレベルラベル(クロス対クロス)が含まれる。 また、生のAEDAT 2.0/AEDAT 4.0イベントファイル、AVI DVSビデオファイル、フレキシブルな再処理のためのメタデータも提供する。 SpikingJellyを使用したベースラインスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、データセットのユーザビリティを説明し、sim-to-realギャップ、モチベーションドメイン適応、マルチモーダル融合を明らかにする。 DVS-PedXは、イベントベースの歩行者安全、意図予測、神経形知覚の研究を加速することを目的としている。

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