Device Self-Supervised Learning of Low-Latency Monocular Depth from Events

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内容提要

本研究针对资源受限机器人实时学习的计算效率问题,通过优化对比最大化学习流程,提升了事件基础深度估计任务的时间和内存效率,并验证了所学深度在障碍物避免中的有效性。

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