イベントカメラでドメインギャップを埋める
Towards Closing the Domain Gap with Event Cameras
従来のカメラの代わりにイベントカメラを使うことで、昼夜の照明条件の違いによるドメインギャップを調整なしで維持できることを示した研究。
詳しい要約
1. どんなもの?
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
3. 技術・手法の肝は?
4. どうやって有効だと検証した?
5. 議論はある?
6. 次に読むべき論文は?
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: M. Oltan Sevinc, Liao Wu, Francisco Cruz
分類: cs.CV, cs.AI, cs.RO
原文アブストラクト
Although traditional cameras are the primary sensor for end-to-end driving, their performance suffers greatly when the conditions of the data they were trained on does not match the deployment environment, a problem known as the domain gap. In this work, we consider the day-night lighting difference domain gap. Instead of traditional cameras we propose event cameras as a potential alternative which can maintain performance across lighting condition domain gaps without requiring additional adjustments. Our results show that event cameras maintain more consistent performance across lighting conditions, exhibiting domain-shift penalties that are generally comparable to or smaller than grayscale frames and provide superior baseline performance in cross-domain scenarios.
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