Event-based Asynchronous Sparse Convolutional Networks
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INFO
Author
Nico Messikommer, Daniel Gehrig, Antonio Loquercio, Davide Scaramuzza
Affiliation
Conference or Year
ECCV2020
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Abstract
イベントデータから物体検出、物体認識する手法を提案
従来の方法
イベントデータを同期的で密な画像データに変換して、古典的なモデルに入れていた。
-> これは、イベントデータの時間的、空間的なスパース性を捨てて、計算コストを犠牲にしている
提案手法
同期的な画像を用いて学習したモデルを、非同期的なイベントデータに対して同じ出力をするモデル
- 精度を落とすことなく、計算コストと反応時間を削減した
- イベントデータの時空間的なスパース性を明示的につかっている
- イベント表現やネットワークの種類に依存しない
- 標準的なニューラルネットワークの学習プロセスと互換性があり、学習時間が変わらない