ニューロモルフィックカメラのためのイベント確率マスク(EPM)とイベント雑音除去畳込みニューラルネットワーク(EDnCNN)【JST・京大機械翻訳】

Baldwin R. Wes; Almatrafi Mohammed; Asari Vijayan; Hirakawa Keigo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210777600078 整理番号：22P0124353

ニューロモルフィックカメラのためのイベント確率マスク(EPM)とイベント雑音除去畳込みニューラルネットワーク(EDnCNN)【JST・京大機械翻訳】

Event Probability Mask (EPM) and Event Denoising Convolutional Neural Network (EDnCNN) for Neuromorphic Cameras

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発行年： 2020年03月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,「事象確率マスク」またはEPMと呼ぶ短い時間ウィンドウ内で各画素でイベントを生成する尤度を計算することにより,実世界の神経形態学的カメラセンサデータをラベリングする新しい方法を示した。その応用は,(i)イベント雑音除去性能の客観的ベンチマーク,(ii)「事象雑音除去畳込みニューラルネットワーク」(EDnCNN)と呼ばれる雑音除去のための訓練畳込みニューラルネットワーク,および(iii)内部神経形態カメラパラメータの推定を含む。雑音除去のための実世界ラベル付き神経形態学的カメラ事象の最初のデータセット(DVSNOISE20)を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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