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UZH新发布|实现47.2%的平均精度,事件相机的RTV用于目标检测!CVPR2023
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我们提出了循环视觉Transformer(RVT),这是一种用于事件相机目标检测的新型骨干网络。事件相机以亚毫秒级的延迟、高动态范围和强大的抗运动模糊能力提供视觉信息。这些独特的属性为时关键场景中的低延迟目标检测和跟踪提供了巨大潜力。先前的事件相机视觉工作在检测性能上取得了出色的表现,但推理时间往往超过40毫秒。通过重新审视循环视觉骨干的高级设计,我们将推理时间缩短了6倍,同时保持了类似的性能。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.05598
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