Ev-TTA:イベントベース物体認識のためのテスト時間適応【JST・京大機械翻訳】

Kim Junho; Hwang Inwoo; Kim Young Min

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213388360060 整理番号：22P0308897

Ev-TTA:イベントベース物体認識のためのテスト時間適応【JST・京大機械翻訳】

Ev-TTA: Test-Time Adaptation for Event-Based Object Recognition

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28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)

Ev-TTA,事象ベース物体認識のための簡単で効果的な試験時間適応アルゴリズムを導入した。イベントカメラは,高速運動または劇的な照明変化を有するシーンの測定を提供するために提案されるが,多くの既存のイベントベース認識アルゴリズムは,著しいドメインシフトによる極端な条件下で性能劣化に悩まされている。Ev-TTAは,事象の時空間特性に触発された損失関数を用いて,試験フェーズ中の事前訓練分類器を微調整することにより,厳しいドメインギャップを緩和する。イベントデータが測定の一時的ストリームであるので,著者らの損失関数は,隣接事象に対して類似の予測を強制し,オンラインで変化する環境に適応した。また,事象の2つの極性間の空間相関を利用して,事象の異なる極性が特徴的な雑音分布を示す極端な照明の下で雑音を処理した。Ev-TTAは,広範な追加訓練なしに,広範囲のイベントベース物体認識タスクにおいて,大量の性能利得を示す。この定式化は入力表現に関係なくうまく適用でき,さらに回帰タスクに拡張できる。Ev-TTAは,重要なドメインシフトが避けられない挑戦的な実世界アプリケーションにおいて,イベントベースビジョンアルゴリズムを展開するための鍵技術を提供することが期待される。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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