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SPIN: 航天器图像导航
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
近年来，对基于深度学习的航天器姿态估计技术的需求增加。最新方法采用域自适应技术来解决合成数据训练导致性能下降的问题。事件传感器在航天应用中具有优势。介绍了一个新的数据集SPADES，包含真实和模拟事件数据，并提出了有效的数据过滤方法和基于图像的事件表示方法。进行了多方面的基准评估。
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关键要点
- 近年来对基于深度学习的航天器姿态估计技术的需求增加。
- 合成数据训练导致性能下降，最新方法采用域自适应技术解决此问题。
- 事件传感器在航天应用中具有优势，能够减少模拟和真实场景之间的领域差距。
- 介绍了新的数据集SPADES，包含真实和模拟事件数据。
- 提出了一种有效的数据过滤方法以提高训练数据质量。
- 引入了一种基于图像的事件表示方法，优于现有表示方法。
- 进行了多方面的基准评估，并总结了结果。
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