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暗环境下采用时间编码事件驱动神经网络的注视向量估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了极低光条件下注视向量预测的挑战，并提出了一种新方法，通过将动态视觉传感器事件与灰度引导帧集成，生成连续编码图像输入到神经网络中。实验结果表明，该方法在低光视频中能够准确预测注视向量，展示了潜力。
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关键要点
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研究了极低光条件下注视向量预测的挑战。
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提出了一种新方法，将动态视觉传感器事件与灰度引导帧集成。
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生成连续编码图像输入到神经网络中。
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该方法能够准确预测低光视频中的注视向量。
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展示了在低光条件下的潜力和100%准确率。
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