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公开(公告)号：CN118429203A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410427460.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于不确定性自步学习的事件图像重建方法，属于计算机视觉技术领域；通过对事件点个数进行随机采样，事件帧的重建误差、像素平均值方差和拟合残差进行度量来计算事件帧的不确定性。根据不确定性大小自适应地过滤事件帧，只保留高置信度的事件帧，进而提高事件到图像重建的准确性。在训练过程中，随机采样输入的事件点数，并构建包含不同数量事件点的多组事件帧。这些事件帧共享一个真实的图像，以进行统一的损失计算和模型优化。由于随机采样事件点，导致不同事件帧包含的信息量不同。通过在训练阶段增强模型对事件点变化的鲁棒性，最终得到的重建结果能够保持更好的稳定性和可靠性。
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