Visual Grounding from Event Cameras

📄 arXiv: 2509.09584v1 📥 PDF

作者: Lingdong Kong, Dongyue Lu, Ao Liang, Rong Li, Yuhao Dong, Tianshuai Hu, Lai Xing Ng, Wei Tsang Ooi, Benoit R. Cottereau

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-09-11

备注: Abstract Paper (Non-Archival) @ ICCV 2025 NeVi Workshop

💡 一句话要点

提出Talk2Event，首个基于事件相机的语言驱动物体定位大规模基准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事件相机 视觉定位 自然语言理解 多模态学习 动态场景 驾驶场景 属性标注

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效结合事件相机数据与自然语言理解，限制了在动态场景下的多模态感知能力。
  2. 论文提出Talk2Event基准，通过属性丰富的指称表达，显式捕捉空间、时间和关系线索，促进上下文推理。
  3. Talk2Event包含大规模真实驾驶场景数据，为推进机器人、人机交互等领域的时序感知研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

事件相机以微秒级的精度捕捉亮度变化，在运动模糊和复杂光照条件下依然可靠，为建模高动态场景提供了明显的优势。然而，事件相机与自然语言理解的结合却鲜有研究，造成了多模态感知领域的空白。为了解决这个问题，我们推出了Talk2Event，这是首个使用事件数据进行语言驱动物体定位的大规模基准。Talk2Event构建于真实驾驶场景之上，包含5567个场景，13458个标注物体，以及超过30000个经过精心验证的指称表达。每个表达都通过四个结构化属性进行了丰富：外观、状态、与观察者的关系以及与周围物体的关系，这些属性显式地捕捉了空间、时间和关系线索。这种以属性为中心的设计支持可解释的和组合的定位，从而能够进行超越简单物体识别的、在动态环境中进行上下文推理的分析。我们期望Talk2Event能够成为推进多模态和时序感知的基础，其应用范围涵盖机器人、人机交互等领域。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理高动态场景下的物体定位任务时，难以有效利用事件相机提供的高时间分辨率信息，并且缺乏大规模的、带有丰富语言描述的事件数据基准，阻碍了多模态感知模型的发展。现有方法难以进行上下文推理，无法充分理解物体间的关系和状态。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的、属性丰富的事件数据基准，即Talk2Event。通过提供包含外观、状态、与观察者关系以及物体间关系的指称表达，使得模型能够学习到更细粒度的语义信息，从而实现更准确、更可解释的物体定位。这种设计鼓励模型进行组合推理，理解场景中的上下文信息。

技术框架：Talk2Event基准的构建流程主要包括以下几个阶段：首先，采集真实驾驶场景的事件数据；然后，对场景中的物体进行标注，并生成相应的指称表达；接着，对指称表达进行属性标注，包括外观、状态、与观察者关系以及物体间关系；最后，对数据进行清洗和验证，确保数据的质量。该基准提供了一套标准的数据格式和评估指标，方便研究者进行模型训练和性能评估。

关键创新：Talk2Event的关键创新在于其属性丰富的指称表达。与传统的指称表达相比，Talk2Event的指称表达不仅描述了物体的外观，还描述了物体的状态、与观察者的关系以及物体间的关系。这种属性化的设计使得模型能够学习到更细粒度的语义信息，从而实现更准确、更可解释的物体定位。此外，Talk2Event是首个基于事件相机的语言驱动物体定位的大规模基准，填补了该领域的空白。

关键设计：Talk2Event基准的关键设计包括：1) 场景选择：选择真实驾驶场景，保证数据的真实性和多样性；2) 指称表达生成：采用人工标注的方式生成指称表达，保证表达的准确性和丰富性；3) 属性标注：对指称表达进行属性标注，包括外观、状态、与观察者关系以及物体间关系，为模型提供更细粒度的语义信息；4) 数据验证：对数据进行清洗和验证，确保数据的质量。

📊 实验亮点

Talk2Event基准包含5567个场景，13458个标注物体，以及超过30000个经过精心验证的指称表达。每个表达都通过四个结构化属性进行了丰富：外观、状态、与观察者的关系以及与周围物体的关系。该基准的发布将极大地促进事件相机和自然语言理解领域的研究。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在自动驾驶中，可以利用事件相机和自然语言理解技术，实现对复杂交通场景的精准感知和理解，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。在人机交互中，可以利用该技术实现更自然、更智能的人机交互方式，例如，通过语音指令控制机器人完成特定任务。

📄 摘要（原文）

Event cameras capture changes in brightness with microsecond precision and remain reliable under motion blur and challenging illumination, offering clear advantages for modeling highly dynamic scenes. Yet, their integration with natural language understanding has received little attention, leaving a gap in multimodal perception. To address this, we introduce Talk2Event, the first large-scale benchmark for language-driven object grounding using event data. Built on real-world driving scenarios, Talk2Event comprises 5,567 scenes, 13,458 annotated objects, and more than 30,000 carefully validated referring expressions. Each expression is enriched with four structured attributes -- appearance, status, relation to the viewer, and relation to surrounding objects -- that explicitly capture spatial, temporal, and relational cues. This attribute-centric design supports interpretable and compositional grounding, enabling analysis that moves beyond simple object recognition to contextual reasoning in dynamic environments. We envision Talk2Event as a foundation for advancing multimodal and temporally-aware perception, with applications spanning robotics, human-AI interaction, and so on.