EventDance: Unsupervised Source-free Cross-modal Adaptation for Event-based Object Recognition
作者: Xu Zheng, Lin Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-21
备注: Accepted to CVPR2024
💡 一句话要点
提出EventDance以解决无标签源数据的跨模态适应问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 事件相机 跨模态适应 无监督学习 知识迁移 物体识别 自监督学习 模态桥接
📋 核心要点
- 现有方法在跨模态适应中依赖标记的源图像数据，难以处理隐私和商业问题。
- 论文提出EventDance框架，通过重建和多表示知识适应模块实现无监督的源无关跨模态适应。
- 实验结果显示，EventDance在多个基准数据集上与现有方法相当，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文首次尝试在不访问任何标记源图像数据的情况下，实现事件基础物体识别的跨模态适应。由于事件相机的创新性和图像与事件之间显著的模态差异，这一新问题的解决并不简单。我们提出了一种新颖的框架EventDance，利用无监督的源无关跨模态适应，结合重建基础的模态桥接模块和多表示知识适应模块，成功实现了知识的迁移与提取。实验结果表明，EventDance在三个基准数据集上表现与利用源数据的方法相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在没有标记源图像数据的情况下，如何实现事件基础物体识别的跨模态适应。现有方法通常依赖于源图像数据，无法应对隐私和商业问题。
核心思路：论文的核心思路是通过重建事件数据生成伪图像，从而提取源模型的知识，并将其迁移到目标模型中。这样的设计使得在没有源数据的情况下仍能实现有效的知识转移。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：重建基础的模态桥接模块（RMB）和多表示知识适应模块（MKA）。RMB模块通过自监督方式从事件中重建强度帧，而MKA模块则负责将提取的知识迁移到目标模型。
关键创新：最重要的技术创新在于RMB模块的设计，它通过重建图像来填补图像与事件之间的模态差距，进而实现知识的有效提取与迁移。这一方法与传统依赖源数据的技术有本质区别。
关键设计：在设计中，RMB模块采用自监督学习策略，利用事件数据重建图像；MKA模块则通过多种表示形式来学习事件的时空信息。损失函数的设计也经过精心调整，以确保知识迁移的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在三个基准数据集上的实验结果表明，EventDance在无标签源数据的情况下，能够与传统方法相媲美，展示了其有效性和实用性。具体而言，EventDance在某些任务上提升了识别准确率，证明了其在跨模态适应中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶和机器人视觉等场景，能够在不侵犯隐私的前提下，实现高效的物体识别。未来，该方法可能推动事件相机在实际应用中的广泛采用，提升相关技术的智能化水平。
📄 摘要（原文）
In this paper, we make the first attempt at achieving the cross-modal (i.e., image-to-events) adaptation for event-based object recognition without accessing any labeled source image data owning to privacy and commercial issues. Tackling this novel problem is non-trivial due to the novelty of event cameras and the distinct modality gap between images and events. In particular, as only the source model is available, a hurdle is how to extract the knowledge from the source model by only using the unlabeled target event data while achieving knowledge transfer. To this end, we propose a novel framework, dubbed EventDance for this unsupervised source-free cross-modal adaptation problem. Importantly, inspired by event-to-video reconstruction methods, we propose a reconstruction-based modality bridging (RMB) module, which reconstructs intensity frames from events in a self-supervised manner. This makes it possible to build up the surrogate images to extract the knowledge (i.e., labels) from the source model. We then propose a multi-representation knowledge adaptation (MKA) module that transfers the knowledge to target models learning events with multiple representation types for fully exploring the spatiotemporal information of events. The two modules connecting the source and target models are mutually updated so as to achieve the best performance. Experiments on three benchmark datasets with two adaption settings show that EventDance is on par with prior methods utilizing the source data.