基于Transformer残差网络的事件重建算法 | |
所属分类:技术论文 | |
上传者:wwei | |
文档大小:4662 K | |
标签: 事件相机 视频重建 深度学习 | |
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文档介绍:目前的人工视觉系统仍然无法处理一些涉及高速运动场景和高动态范围的真实世界场景。事件相机因其低延迟和高动态范围捕捉高速运动的优势具有消除上述问题的能力。然而,由于事件数据的高度稀疏和变化性质,在保证其快速性的同时将事件重建为视频仍然具有挑战性。因此提出了一种基于Transformer残差网络和光流估计的事件流重建算法,通过光流估计和事件重建的联合训练,实现自监督的重建过程,并引入去模糊预处理和亚像素上采样模块来提高重建质量。实验结果表明,在公开数据集上,提出的方法可以有效提高事件流的重建效果。 | |
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