基于时序事件的立体视觉算法及深度估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。事件相机是受生物视网膜启发的动态视觉传感器，具有高动态范围、高时间分辨率和低功耗等特点。该研究提出了一种新颖的时间事件立体视觉框架，通过连续利用先前时间步骤的信息来提高事件立体匹配的性能，并使用视差图来训练立体光流，从而实现对 3D 环境的感知。在 MVSEC 和 DSEC 数据集上实现了最先进的性能。
事件相机是一种受生物视网膜启发的动态视觉传感器，具有高动态范围、高时间分辨率和低功耗等特点。研究提出了一种新颖的时间事件立体视觉框架，通过利用先前时间步骤的信息来提高事件立体匹配的性能，并使用视差图来训练立体光流，实现对3D环境的感知。在MVSEC和DSEC数据集上实现了最先进的性能。
