时序尖峰驱动：基于熵的尖端相机目标检测器
计算机视觉与模式识别
2025-11-20 v1
摘要
在自动驾驶中，由于高速运动和极端光照，目标检测面临运动模糊和饱和问题。尖端相机通过每个像素的异步积分-放电方式，实现了微秒级延迟和超高动态范围，适用于目标检测。然而，其稀疏离散输出无法被标准图像-based 检测器处理，这构成了端到端尖端流检测的关键挑战。我们提出了 EASD（Entropy-Guided Spike Detector），一种端到端尖端相机检测器，采用双分支设计：用于全局跨切片语义的时序基纹理+特征融合分支，以及用于对象中心细节的熵选择性注意力分支。为弥合数据差距，我们引入 DSEC Spike，首个面向驾驶的模拟尖端检测基准。
引用
@article{arxiv.2511.15459,
title = {Driving in Spikes: An Entropy-Guided Object Detector for Spike Cameras},
author = {Ziyan Liu and Qi Su and Lulu Tang and Zhaofei Yu and Tiejun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15459},
year = {2025}
}