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首个具有详细标签的大规模数据集!比现有方法高出6.35%mloU! UZH新开源无需标记事件,即可进行语义分割!ECCV 2022
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https://www.youtube.com/watch?v=Tby5c9IDsDc 在这项工作中,我们引入了ESS,它通过无监督域自适应(UDA)将语义分割任务从现有的标记图像数据集直接转移到未标记事件来解决这个问题。与现有的UDA方法相比,我们的方法将循环的、运动不变的事件嵌入与图像嵌入对齐。因此,我们的方法既不需要视频数据,也不需要图像和事件之间的每像素对齐,更重要的是,不需要从静止图像中产生幻觉运动。此外,为了促进基于事件的语义分割的进一步研究,我们引入了DSEC语义,这是第一个具有细粒度标签的大规模基于事件的数据集。我们表明,单独使用图像标签,ESS优于现有的UDA方法,当与事件标签结合使用时,它甚至在DDD17和DSEC语义方面优于最先进的监督方法。最后,ESS是通用的,它解锁了大量现有的标记图像数据集,并为以前事件摄像机无法进入的新领域中的新的和令人兴奋的研究方向铺平了道路。 代码地址:https://github.com/uzh-rpg/ess 论文地址:https://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ECCV22_Sun.pdf 数据集地址:https://dsec.ifi.uzh.ch/dsec-semantic/
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