Fast Feature Field ($\text{F}^3$): A Predictive Representation of Events

📄 arXiv: 2509.25146v1 📥 PDF

作者: Richeek Das, Kostas Daniilidis, Pratik Chaudhari

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-09-29

备注: 39 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出快速特征场（F³），用于事件相机数据的预测性表征学习。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 事件相机 特征场 预测学习 多分辨率哈希编码 深度集 光流估计 语义分割 单目深度估计

📋 核心要点

  1. 传统事件相机数据处理方法难以兼顾效率与精度，尤其是在复杂场景和高分辨率下。
  2. F³通过预测未来事件来学习场景表征，利用事件数据的稀疏性，实现高效且鲁棒的特征提取。
  3. 实验表明，F³在光流估计、语义分割和单目深度估计等任务上取得了领先性能，且速度快。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为快速特征场（F³）的事件相机数据表征构建方法，并给出了相应的数学论证和算法。该方法通过预测未来事件来学习表征，并证明其能够保留场景结构和运动信息。F³利用事件数据的稀疏性，对噪声和事件速率的变化具有鲁棒性。它可以通过多分辨率哈希编码和深度集中的思想高效计算，在高清分辨率下达到120 Hz，在VGA分辨率下达到440 Hz。F³将连续时空体积内的事件表示为多通道图像，从而支持各种下游任务。在来自三个机器人平台（汽车、四足机器人和飞行平台）的数据上，跨越不同的光照条件（白天、夜晚）、环境（室内、室外、城市以及越野）和动态视觉传感器（分辨率和事件速率），我们在光流估计、语义分割和单目度量深度估计方面获得了最先进的性能。我们的实现能够在高清分辨率下以25-75 Hz的速度预测这些任务。

🔬 方法详解

问题定义：事件相机产生的数据具有高时间分辨率和低延迟的特点，但其异步和稀疏的特性给传统计算机视觉算法带来了挑战。现有方法在处理高分辨率和复杂场景时，往往面临计算效率低下的问题，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是学习一个能够预测未来事件的特征场，该特征场能够有效地捕捉场景的结构和运动信息。通过预测未来事件，模型可以学习到对噪声和事件速率变化具有鲁棒性的表征。这种预测性的学习方式能够更好地利用事件数据的时序信息。

技术框架：F³的整体框架包括事件数据预处理、特征场构建和下游任务预测三个主要阶段。首先，对原始事件数据进行预处理，例如滤波和去噪。然后，利用多分辨率哈希编码和深度集构建特征场，该特征场将时空体积内的事件表示为多通道图像。最后，将特征场输入到下游任务模型中，例如光流估计、语义分割和单目深度估计。

关键创新：F³的关键创新在于其预测性的表征学习方法和高效的特征场构建方式。与传统的基于事件的特征提取方法不同，F³通过预测未来事件来学习表征，从而更好地捕捉场景的动态信息。此外，F³利用多分辨率哈希编码和深度集，实现了高效的特征场构建，能够在高分辨率下实现实时处理。

关键设计：F³的关键设计包括多分辨率哈希编码、深度集和损失函数。多分辨率哈希编码用于将事件数据映射到特征向量，深度集用于聚合来自不同分辨率的特征向量。损失函数包括事件预测损失和下游任务损失，用于优化特征场的参数。具体的网络结构和参数设置根据不同的下游任务进行调整。

📊 实验亮点

F³在多个数据集上取得了最先进的性能，例如在光流估计、语义分割和单目深度估计任务上，相较于现有方法取得了显著的提升。此外，F³在高清分辨率下能够达到120 Hz的处理速度，在VGA分辨率下能够达到440 Hz的处理速度，证明了其高效性。实验结果表明，F³对噪声和事件速率变化具有鲁棒性，能够在不同的光照条件和环境下稳定运行。

🎯 应用场景

F³具有广泛的应用前景，包括自动驾驶、机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域。其高效的事件相机数据处理能力可以支持实时感知和决策，例如在自动驾驶中用于障碍物检测和跟踪，在机器人导航中用于环境建模和路径规划。此外，F³还可以应用于运动捕捉、手势识别和生物医学成像等领域。

📄 摘要（原文）

This paper develops a mathematical argument and algorithms for building representations of data from event-based cameras, that we call Fast Feature Field ($\text{F}^3$). We learn this representation by predicting future events from past events and show that it preserves scene structure and motion information. $\text{F}^3$ exploits the sparsity of event data and is robust to noise and variations in event rates. It can be computed efficiently using ideas from multi-resolution hash encoding and deep sets - achieving 120 Hz at HD and 440 Hz at VGA resolutions. $\text{F}^3$ represents events within a contiguous spatiotemporal volume as a multi-channel image, enabling a range of downstream tasks. We obtain state-of-the-art performance on optical flow estimation, semantic segmentation, and monocular metric depth estimation, on data from three robotic platforms (a car, a quadruped robot and a flying platform), across different lighting conditions (daytime, nighttime), environments (indoors, outdoors, urban, as well as off-road) and dynamic vision sensors (resolutions and event rates). Our implementations can predict these tasks at 25-75 Hz at HD resolution.