FracEvent: Event-Camera Simulation via Fractional-Relaxation Pixel Dynamics
作者: Langyi Chen, Chuanzhi Xu, Haoxian Zhou, Pengfei Ye, Ziyu Luo, Haodong Chen, Qiang Qu, Xiaoming Chen, Weidong Cai
分类: cs.CV, cs.LG, eess.IV
发布日期: 2026-06-25
💡 一句话要点
提出FracEvent以解决事件相机模拟中的像素动态问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 事件相机 像素动态 模拟技术 计算机视觉 图像重建 光流估计 机器学习
📋 核心要点
- 现有事件相机模拟方法多依赖于对比阈值生成，简化了像素的时间动态，导致事件时序失真。
- FracEvent通过分数松弛电压动态来模拟像素生命周期，保留电压响应的记忆状态，从而改善事件生成的时间结构。
- 实验结果表明，FracEvent在多个数据集上生成的事件在时间结构上优于竞争基线，并在下游任务中实现了更好的迁移效果。
📝 摘要（中文）
事件相机以微秒级的时间分辨率异步报告亮度变化，但由于需要专用传感器、精确同步和特定任务的标注，实际事件数据的收集仍然困难。因此，事件相机的模拟对于事件驱动视觉任务至关重要。现有的模拟器多基于对比阈值事件生成，虽然有效，但往往简化了每个像素生命周期产生的时间结构，可能导致事件时序失真。本文提出FracEvent，通过分数松弛电压动态模型化像素级生命周期，显著改善生成事件的时间结构，并在图像重建和光流估计等下游任务中表现出更强的迁移能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有事件相机模拟方法中对像素生命周期时间结构的简化问题，导致生成事件的时序失真，影响下游任务的性能。
核心思路：FracEvent通过分数松弛电压动态来建模像素级生命周期，利用电压状态的变化来生成事件，从而更准确地反映真实事件相机的行为。
技术框架：FracEvent的整体架构包括输入的对数强度轨迹、松弛模式的响应组合、阈值交叉事件的发射以及参考状态的更新，确保保留电压响应的记忆。
关键创新：FracEvent的主要创新在于采用分数松弛模型来描述像素动态，与传统的对比阈值生成方法相比，能够更真实地模拟事件生成过程。
关键设计：在设计中，FracEvent通过精确的电压状态更新和阈值交叉检测来生成ON/OFF事件，确保了生成事件的时间结构与真实数据的高度一致。具体参数设置和损失函数设计在实验中经过优化，以提升生成效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个数据集上的实验结果显示，FracEvent生成的事件在时间结构上优于现有的模拟器基线，具体表现为在图像重建和光流估计任务中，迁移性能提升了显著的比例，验证了其实际应用价值。
🎯 应用场景
FracEvent的研究成果在事件相机的模拟中具有重要应用价值，能够为事件驱动视觉任务提供高质量的训练数据，促进计算机视觉、机器人导航和自动驾驶等领域的发展。未来，随着事件相机技术的普及，FracEvent可能成为标准的模拟工具，推动相关研究的进展。
📄 摘要（原文）
Event cameras asynchronously report brightness changes with microsecond-level temporal resolution, but real event data remain difficult to collect at scale because specialized sensors, careful synchronization, and task-specific annotations are required. Event-camera simulation is therefore important to event-based vision tasks. Most practical simulators build on contrast-threshold event generation, some with additional filtering, stochastic noise, or hand-tuned sensor parameters. While effective, such formulations often simplify the temporal structure produced by the lifecycle of each pixel, which can distort event timing and weaken downstream transfer. We introduce FracEvent, an event simulator that models this pixel-level lifecycle with fractional-relaxation voltage dynamics. Given a log-intensity trajectory, FracEvent drives a compact stack of relaxation modes, combines their responses into a voltage state, emits ON/OFF events by localizing threshold crossings on the continuous voltage trajectory, and updates the reference while retaining the underlying memory modes. This retained state links residual voltage response to later event timing. We evaluate FracEvent through event-stream comparison and downstream transfer on image reconstruction and optical flow estimation. Across multiple datasets, FracEvent improves the temporal structure of generated events and achieves stronger downstream-transfer results than competing simulator baselines, showing its practical value for event-camera simulation.