EventZoom：用于增强神经形态视觉的事件数据增强渐进方法

EventZoom 是一种针对事件数据的数据增强策略，利用渐进式时间策略智能地融合时间和空间，增强数据的多样性和复杂性，从而提高模型训练的数据质量，并增强算法在处理复杂动态场景中的适应性和稳健性。通过在各种监督学习框架中实验验证，结果表明 EventZoom 始终优于其他数据增强方法，在不同的学习环境中作为强大的事件数据增强工具具有效果和适用性。