面向事件相机的运动感知事件抑制
计算机视觉与模式识别
2026-03-02 v2 机器人学
摘要
本文提出首个面向运动感知事件抑制的框架，通过学习实时过滤由IMOs和自身运动触发的事件。我们的模型在当前事件流中联合分割IMOs并预测其未来运动，从而实现对动态事件在发生前的预判性抑制。我们的轻量级架构在消费级GPU上实现173Hz的推理速度，仅需小于1GB的内存，凭借在具有挑战性的EVIMO基准上实现了67%的分割精度提升，推理速率提高53%。此外，我们展示了显著的下游应用优势：该方法通过token剪枝将Vision Transformer推理加速83%，并提升事件基视觉里程计精度，将绝对轨迹误差（ATE）降低13%。
引用
@article{arxiv.2602.23204,
title = {Motion-aware Event Suppression for Event Cameras},
author = {Roberto Pellerito and Nico Messikommer and Giovanni Cioffi and Marco Cannici and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.23204},
year = {2026}
}