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CVPR 2023 【已开源】| 苏黎世大学作品:用于事件相机的数据驱动特征跟踪
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本文介绍了一个用于事件相机的数据驱动特征追踪方法,可以利用低延迟事件来追踪在灰度帧中检测到的特征。使用新颖的帧注意力模块,跨特征轨迹共享信息,从而实现了鲁棒的性能。该方法可以从合成数据直接转移到真实数据,相对特征年龄的表现比现有方法提高了120%,同时也实现了最低的延迟。通过一种自我监督策略,将该方法适应于真实数据,性能差距进一步增加到130%。 Title:Data-driven Feature Tracking for Event Cameras Paper:https://rpg.ifi.uzh.ch/docs/CVPR23_Messikommer.pdf Code:https://github.com/uzh-rpg/deep_ev_tracker
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