通过事件相机消除领域差距

尽管传统相机是端到端驾驶的主要传感器，但当训练数据所处的条件与部署环境不匹配时，其性能会大幅下降，这被称为领域差距问题。本文关注日夜光照条件下的领域差距。我们考虑使用事件相机作为潜在替代方案，这类相机无需额外调整即可在光照条件领域差距中保持稳定性能。我们的实验结果表明，事件相机在光照条件下的表现更为一致，领域迁移惩罚通常与灰度帧相当或更小，并在跨域情形中提供了优越的基线性能。