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EventDance: 无监督的无需源域跨模态适应用于事件驱动的物体识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种自我监督的基于事件感知的单目深度估计框架EMoDepth，利用跨模态一致性约束训练过程，并仅使用事件进行单目深度预测。实验证明了方法的有效性和精度超过现有方法。
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关键要点
- 提出了一种自我监督的基于事件感知的单目深度估计框架EMoDepth。
- 框架利用跨模态一致性约束训练过程，仅使用事件进行单目深度预测。
- 设计了多尺度跳跃连接架构以有效融合深度估计特征，并保持高推理速度。
- 在MVSEC和DSEC数据集上的实验验证了方法的有效性和精度。
- 该方法的精度超过现有的有监督和无监督基于事件感知的方法。
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