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Event-based Asynchronous Sparse Convolutional Networks #79

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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

Proposed Method

Evaluation

Contribution

Discussion, Future Work

Comment

Date