GET: 组合事件变换器对于基于事件的视觉
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种新颖的基于团体的神经元感知传感器，名为 Group Event Transformer（GET），用于事件驱动视觉的特征提取，该方法解耦了特征提取过程中的时间极性信息和空间信息，并通过事件双自注意机制和团体令牌聚合模块在时间极性和空间领域内进行有效的特征通信和整合。在四个事件驱动分类数据集和两个事件驱动目标检测数据集上的实验证明，GET 优于现有的其他方法。
该文介绍了一种名为GET的新型神经元感知传感器，用于事件驱动视觉的特征提取。GET方法解耦了时间极性和空间信息，并通过双自注意机制和团体令牌聚合模块进行特征通信和整合。实验证明，GET优于其他方法。
