論文の概要: Lossy Event Compression: From Event Stream Distortion to Task Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28429v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 15:12:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 17:16:04.378134
- Title: Lossy Event Compression: From Event Stream Distortion to Task Performance
- Title（参考訳）: Lossy Event Compression: イベントストリームの歪みからタスクパフォーマンスまで
- Abstract要約: イベントカメラの実用的な展開には、ロッシー圧縮が不可欠である。
既存のイベントストリームの歪みメトリクスは、タスクレベルで圧縮によって引き起こされる劣化を確実に予測できない。
本稿では,基本的に異なる2つのイベント圧縮パイプラインを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.026541089436386
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event cameras generate asynchronous, sparse data streams with microsecond temporal resolution, but in moderate-to-high motion scenes they can produce as many as hundreds of millions of events per second, creating significant bandwidth and storage challenges. Lossy compression is therefore essential for practical deployment, yet existing event stream distortion metrics fail to reliably predict compression-induced degradation at the task level, forcing codec optimization to rely on expensive task-specific evaluations. To address this gap, this paper introduces two fundamentally different event compression pipelines: i) an aggregation-based pipeline that converts the event stream into polarity-based histogram frames for compression with the conventional image codec JPEG 2000, and ii) a frame-free point cloud-based pipeline that codes events natively as 3D points using the octree-based codec G-PCC. Both pipelines are then assessed within a unified task-driven evaluation framework that relates event stream distortion to downstream application performance across four representative tasks: i) video reconstruction, ii) object detection, iii) optical flow estimation, and a delay-sensitive task iv) asynchronous feature tracking under a reference-relative protocol. Building on this framework, five classification-based distortion metrics are applied to event compression for the first time, to the best of the authors' knowledge, and benchmarked against existing event stream metrics. Experimental results demonstrate that the proposed metrics reliably predict compression-induced task degradation across different coding frameworks. This demonstrates that event stream distortion assessment can be an efficient alternative to repeated task-specific evaluation, providing direct guidance for the development and optimization of future event data coding solutions.
- Abstract（参考訳）: イベントカメラは、マイクロ秒の時間分解能で非同期でスパースなデータストリームを生成するが、中程度のシーンでは毎秒数億のイベントを発生させることができるため、帯域幅とストレージに大きな課題が生じる。
したがって、ロッシー圧縮は実用的なデプロイメントには不可欠であるが、既存のイベントストリーム歪みメトリクスは、タスクレベルで圧縮によって引き起こされる劣化を確実に予測できないため、コーデック最適化は高価なタスク固有の評価に頼ることを余儀なくされる。
このギャップに対処するために,本論文では,基本的に異なる2つのイベント圧縮パイプラインを紹介する。
一 従来の画像コーデックJPEG2000による圧縮のために、イベントストリームを極性に基づくヒストグラムフレームに変換する集約ベースのパイプライン
ii)オクツリーベースのコーデックG-PCCを使用して3Dポイントとしてイベントをネイティブにコードするフレームフリーのクラウドベースのパイプライン。
両方のパイプラインは、イベントストリームの歪みと4つの代表的なタスクにわたるダウンストリームアプリケーションパフォーマンスに関連する、統合されたタスク駆動評価フレームワーク内で評価される。
i) ビデオ再生
ii) 物体検出
三 光学的流量推定及び遅延感性課題
iv) 参照相対プロトコルの下での非同期機能追跡。
このフレームワークに基づいて、5つの分類ベースの歪みメトリクスを初めてイベント圧縮に適用し、著者の知識を最大限に活用し、既存のイベントストリームメトリクスに対してベンチマークする。
実験結果から,提案手法は,異なるコーディングフレームワーク間で圧縮誘起タスクの劣化を確実に予測することを示した。
このことは、イベントストリームの歪み評価が、タスク固有の評価に対する効率的な代替になり、将来のイベントデータ符号化ソリューションの開発と最適化のための直接的なガイダンスを提供することを示している。
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