基于Transformer殘差網(wǎng)絡的事件重建算法
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>4662 K
標簽： 事件相機 視頻重建 深度學習
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文檔介紹：目前的人工視覺系統(tǒng)仍然無法處理一些涉及高速運動場景和高動態(tài)范圍的真實世界場景。事件相機因其低延遲和高動態(tài)范圍捕捉高速運動的優(yōu)勢具有消除上述問題的能力。然而，由于事件數(shù)據(jù)的高度稀疏和變化性質，在保證其快速性的同時將事件重建為視頻仍然具有挑戰(zhàn)性。因此提出了一種基于Transformer殘差網(wǎng)絡和光流估計的事件流重建算法，通過光流估計和事件重建的聯(lián)合訓練，實現(xiàn)自監(jiān)督的重建過程，并引入去模糊預處理和亞像素上采樣模塊來提高重建質量。實驗結果表明，在公開數(shù)據(jù)集上，提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。
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