CETUS：基于统一可变速率调度的因果事件驱动时序建模
计算机视觉与模式识别
2025-09-18 v1
摘要
事件相机以微秒级时间分辨率捕获像素级亮度变化，为高速视觉任务提供独特优势。现有方法常将事件流转换为帧、体素网格或点云等中间表示，这不可避免地需要预定义时间窗口，导致窗口延迟。同时，基于点的检测方法因计算成本高昂，难以实现实时效率。为克服这些限制，我们提出可变速率空间事件Mamba（Variable-Rate Spatial Event Mamba），一种直接处理原始事件流的新型架构，无需中间表示。该方法引入轻量级因果空间邻域编码器高效捕获局部几何关系，随后采用Mamba基态空间模型实现线性复杂度的可扩展时序建模。在推理期间，控制器根据事件速率自适应调整处理速度，在窗口延迟和推理延迟之间实现最佳平衡。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.13784,
title = {CETUS: Causal Event-Driven Temporal Modeling With Unified Variable-Rate Scheduling},
author = {Hanfang Liang and Bing Wang and Shizhen Zhang and Wen Jiang and Yizhuo Yang and Weixiang Guo and Shenghai Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13784},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 6 figures