論文の概要: Neuromorphic Monocular Depth Estimation with Uncertainty Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10675v1
• Date: Mon, 11 May 2026 14:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.915291
• Title: Neuromorphic Monocular Depth Estimation with Uncertainty Modeling
• Title（参考訳）: 不確実性モデリングによる神経型単眼深度推定
• Abstract要約: イベントカメラは、従来のフレームベースのセンサーよりも明確な利点がある。 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いて単眼イベントから画素ごとの深度を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.456468248611011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras offer distinct advantages over conventional frame-based sensors, including microsecond-level temporal resolution, high dynamic range, and low bandwidth. In this paper, we predict per-pixel depth distributions from monocular event streams using deep neural networks. We estimate uncertainty using Gaussian, log-normal, and evidential learning frameworks. We compare six event representations: spatio-temporal voxel grids with 1, 5, 10, and 20 temporal bins, the Compact Spatio-Temporal Representation (CSTR), and Time-Ordered Recent Event (TORE) volumes. Our U-Net-based models are trained on synthetic data and then fine-tuned on real sequences. We evaluate performance using absolute relative error, root mean squared error, and the area under the sparsification error. Quantitative results show that the representations perform similarly, while 10 bin log-normal and 5 bin evidential learning perform best across metrics. Our experiments demonstrate that uncertainty estimation can be successfully integrated into event-based monocular depth estimation, and be used to indicate pixels with reliable depth.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、マイクロ秒レベルの時間分解能、高ダイナミックレンジ、低帯域幅を含む、従来のフレームベースのセンサよりも明確な利点を提供する。 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた単眼イベントストリームからの画素ごとの深度分布の予測を行う。 ガウス的・対数正規・顕在的な学習フレームワークを用いて不確実性を推定する。 本研究では,時空間ボクセルグリッドを1,5,10,20の時空間ビン,コンパクト時空間表現(CSTR),時間順序最近のイベント(TORE)の6つのイベント表現を比較した。 我々のU-Netベースのモデルは、合成データに基づいて訓練され、その後、実際のシーケンスで微調整される。 本研究では,絶対相対誤差,ルート平均二乗誤差,スペーシフィケーション誤差の領域を用いた性能評価を行った。 定量的な結果から,10ビンの対数正規化と5ビンの顕在的学習が両指標間で最良であることがわかった。 実験により,不確実性推定をイベントベース単分子深度推定にうまく組み込むことができ,信頼度の高い画素を示すことができることを示した。

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