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面向事件相机的时间信息融合网络框架
文献摘要：
事件相机是一种启发式传感器,它通过感知光线强度变化输出事件,响应异步和稀疏事件形式的像素级亮度变化,缓解了传统相机在光线条件变化复杂和物体高速运动场景下成像不清晰的问题.最近,基于学习的模式识别方法将事件相机的输出转化为伪图像的表示形式,在光流估计、目标识别等视觉任务中取得了巨大的进步.但是,这类方法丢弃了事件流之间的时间相关性,导致伪图像的纹理不够清晰,特征提取困难.为此,提出了基于事件流划分算法的神经网络框架,显式地融合了事件流的时间信息.该框架将输入的事件流划分成多份,使用权重分配网络给每一份事件流赋予不同的权重,并使其通过卷积神经网络融合时空信息、提取高级特征,最后对输入分类.在N-Caltech101和N-Cars数据集上进行的对比实验表明,与现有最先进算法相比,所提框架在分类准确率上有明显的提升.
文献关键词：
时间信息;事件流;融合;权重分配;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
徐化池;史殿习;崔玉宁;景罗希;刘聪
作者机构：
国防科技创新研究院 北京 100071;国防科技大学计算机学院 长沙410073;天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300457
文献出处：
引用格式：
[1]徐化池;史殿习;崔玉宁;景罗希;刘聪-.面向事件相机的时间信息融合网络框架)[J].计算机科学,2022(05):43-49
A类：
时间信息融合,Caltech101
B类：
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AB值：
0.415088
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