基于蒙特卡洛路径追踪和统计事件检测的事件摄像机仿真
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了事件摄像机仿真中缺乏物理准确模拟的问题，提出了一种基于蒙特卡洛路径追踪和自适应路径采样的新方法。研究表明，利用对数亮度的分布模型进行假设检验能够显著加速事件检测，相较于传统采样方法，能更有效地模拟事件摄像机的行为，并推动计算机视觉应用的发展。
Event3DGS是一种利用事件相机的高时间分辨率和显式的基于点的表示来重建高保真度的3D结构的方法。通过稀疏感知的采样和渐进训练方法，可以获得更好的重建质量和一致性。实验证明，Event3DGS具有卓越的渲染质量，并且训练时间减少了95％以上，并且在渲染速度上具有数量级的提升。
