論文の概要: Fast Feature Field ($\text{F}^3$): A Predictive Representation of Events
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25146v1
- Date: Mon, 29 Sep 2025 17:52:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.192592
- Title: Fast Feature Field ($\text{F}^3$): A Predictive Representation of Events
- Title（参考訳）: Fast Feature Field ($\text{F}^3$): イベントの予測表現
- Authors: Richeek Das, Kostas Daniilidis, Pratik Chaudhari,
- Abstract要約: 本稿では,イベントベースカメラからのデータ表現を構築するための数学的議論とアルゴリズムを開発する。
我々は、過去の出来事から将来の出来事を予測することでこの表現を学び、シーン構造と動き情報を保存することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.66523196882289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper develops a mathematical argument and algorithms for building representations of data from event-based cameras, that we call Fast Feature Field ($\text{F}^3$). We learn this representation by predicting future events from past events and show that it preserves scene structure and motion information. $\text{F}^3$ exploits the sparsity of event data and is robust to noise and variations in event rates. It can be computed efficiently using ideas from multi-resolution hash encoding and deep sets - achieving 120 Hz at HD and 440 Hz at VGA resolutions. $\text{F}^3$ represents events within a contiguous spatiotemporal volume as a multi-channel image, enabling a range of downstream tasks. We obtain state-of-the-art performance on optical flow estimation, semantic segmentation, and monocular metric depth estimation, on data from three robotic platforms (a car, a quadruped robot and a flying platform), across different lighting conditions (daytime, nighttime), environments (indoors, outdoors, urban, as well as off-road) and dynamic vision sensors (resolutions and event rates). Our implementations can predict these tasks at 25-75 Hz at HD resolution.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Fast Feature Field(\text{F}^3$)と呼ぶ,イベントベースのカメラからのデータ表現を構築するための数学的議論とアルゴリズムを開発する。
我々は、過去の出来事から将来の出来事を予測することでこの表現を学び、シーン構造と動き情報を保存することを示す。
$\text{F}^3$は、イベントデータの空間性を悪用し、ノイズやイベントレートの変動に対して堅牢である。
マルチレゾリューションハッシュエンコーディングとディープセットのアイデア(HDでは120Hz、VGAでは440Hz)を使って効率よく計算できる。
$\text{F}^3$は、連続した時空間ボリューム内のイベントをマルチチャネルイメージとして表現し、下流タスクの範囲を可能にする。
我々は3つのロボットプラットフォーム(車、四足歩行ロボット、飛行プラットフォーム)、様々な照明条件(昼間、夜間)、環境(屋内、屋外、都市、オフロード)、動的視覚センサ(分解能と事象率)のデータに基づいて、光学的フロー推定、セマンティックセグメンテーション、モノクル距離推定の最先端性能を得る。
我々の実装では、HD解像度でこれらのタスクを25-75Hzで予測できる。
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