Context-aware Sparse Spatiotemporal Learning for Event-based Vision

📄 arXiv: 2508.19806v1 📥 PDF

作者: Shenqi Wang, Guangzhi Tang

分类: cs.CV, cs.NE

发布日期: 2025-08-27

备注: Accepted at IROS 2025

💡 一句话要点

提出上下文感知稀疏时空学习以解决事件视觉处理问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 事件视觉 稀疏学习 神经形态计算 物体检测 光流估计 深度学习 机器人感知

📋 核心要点

  1. 现有深度学习方法未能充分利用事件数据的稀疏性，限制了其在边缘设备上的应用。
  2. 提出上下文感知稀疏时空学习（CSSL），通过动态调节神经元激活来减少激活密度，避免了手动调节稀疏损失项的复杂性。
  3. CSSL在事件基础的物体检测和光流估计任务中表现出与最先进方法相当或更优的性能，同时保持极高的神经元稀疏性。

📝 摘要（中文）

事件摄像头作为机器人感知的新兴范式，具有高时间分辨率、高动态范围和抗运动模糊的优势。然而，现有基于深度学习的事件处理方法未能充分利用事件数据的稀疏特性，限制了其在资源受限的边缘应用中的集成。尽管神经形态计算提供了一种节能的替代方案，但脉冲神经网络在复杂的事件视觉任务（如物体检测和光流估计）中难以与最先进模型的性能相匹配。为此，本文提出了上下文感知稀疏时空学习（CSSL）框架，通过上下文感知阈值动态调节神经元激活，减少激活密度而无需显式稀疏约束。在事件基础的物体检测和光流估计中，CSSL实现了与最先进方法相当或更优的性能，同时保持极高的神经元稀疏性。实验结果突显了CSSL在实现高效事件视觉处理中的重要作用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有事件视觉处理方法未能充分利用事件数据稀疏性的挑战，尤其是在资源受限的边缘应用中，导致性能不足和能耗高的问题。

核心思路：提出的CSSL框架通过上下文感知的阈值动态调节神经元激活，能够根据输入分布自然减少激活密度，从而避免了对稀疏约束的显式需求。

技术框架：CSSL的整体架构包括输入事件数据的处理模块、上下文感知阈值调节模块和输出结果生成模块。通过这些模块的协同工作，实现了高效的事件处理。

关键创新：CSSL的主要创新在于引入上下文感知的动态阈值调节机制，使得神经元激活的稀疏性得以自然实现，而无需手动调节稀疏损失项，这与传统方法有本质区别。

关键设计：在CSSL中，关键参数包括动态阈值的设定、激活函数的选择以及损失函数的设计，确保了模型在保持高稀疏性的同时，能够有效地进行事件处理。具体的网络结构设计也经过精心调整，以适应事件数据的特性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CSSL在事件基础的物体检测和光流估计任务中，性能与最先进方法相当或更优，且神经元稀疏性显著提高，具体性能提升幅度未知。这一成果为高效事件视觉处理提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人视觉、自动驾驶、智能监控等场景，能够显著提升这些领域中事件基础视觉处理的效率和准确性。未来，CSSL可能推动更多低功耗、高性能的神经形态计算设备的开发与应用。

📄 摘要（原文）

Event-based camera has emerged as a promising paradigm for robot perception, offering advantages with high temporal resolution, high dynamic range, and robustness to motion blur. However, existing deep learning-based event processing methods often fail to fully leverage the sparse nature of event data, complicating their integration into resource-constrained edge applications. While neuromorphic computing provides an energy-efficient alternative, spiking neural networks struggle to match of performance of state-of-the-art models in complex event-based vision tasks, like object detection and optical flow. Moreover, achieving high activation sparsity in neural networks is still difficult and often demands careful manual tuning of sparsity-inducing loss terms. Here, we propose Context-aware Sparse Spatiotemporal Learning (CSSL), a novel framework that introduces context-aware thresholding to dynamically regulate neuron activations based on the input distribution, naturally reducing activation density without explicit sparsity constraints. Applied to event-based object detection and optical flow estimation, CSSL achieves comparable or superior performance to state-of-the-art methods while maintaining extremely high neuronal sparsity. Our experimental results highlight CSSL's crucial role in enabling efficient event-based vision for neuromorphic processing.