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Frequency-Adaptive Low-Latency Object Detection Based on Events and Frames
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内容提要
本研究提出了一种频率自适应低延迟目标检测器（FAOD），有效解决了事件相机与RGB相机在目标检测中的数据融合问题，显著提高了检测精度，尤其在多个数据集上表现突出。
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关键要点
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本研究提出了一种频率自适应低延迟目标检测器（FAOD）。
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FAOD有效解决了事件相机与RGB相机在目标检测中的数据融合问题。
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该方法显著提高了目标检测精度，尤其在多个数据集上表现突出。
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研究通过对齐模块和时间偏移培训策略成功对齐低频RGB帧与高频事件。
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FAOD在保留事件流低延迟特性下，提升了目标检测性能。
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