最新事件相机创新综述
机器学习
2024-08-27 v1 人工智能
摘要
基于人类视觉系统的事件式视觉技术具有低延迟、高动态范围和降低功耗等变革性能力。本文综述了事件相机的演进历程，介绍其基本原理，与传统帧式相机进行比较，突出其独特特征和操作差异。综述涵盖来自领先制造商的各种事件相机型号、关键技术里程碑以及具有影响力的研究贡献。探讨了跨越不同领域的多样化应用领域，讨论了支撑研究发展的关键现实数据集和合成数据集。此外，讨论了事件相机模拟器在测试和开发中的作用。本综述旨在归纳当前事件相机的现状，激发该快速发展领域的进一步创新。为支持研究社区，本文提供GitHub页面（https://github.com/chakravarthi589/Event-based-Vision_Resources）对过去和未来的研究文章进行分类整理，汇集有价值的资源。
引用
@article{arxiv.2408.13626,
title = {Towards Case-based Interpretability for Medical Federated Learning},
author = {Laura Latorre and Liliana Petrychenko and Regina Beets-Tan and Taisiya Kopytova and Wilson Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13626},
year = {2024}
}
备注
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