EventCrab: Harnessing Frame and Point Synergy for Event-based Action Recognition and Beyond

📄 arXiv: 2411.18328v1 📥 PDF

作者: Meiqi Cao, Xiangbo Shu, Jiachao Zhang, Rui Yan, Zechao Li, Jinhui Tang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

EventCrab：融合帧和点信息的事件相机动作识别框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 事件相机 动作识别 帧点融合 异步事件数据 时空特征学习

📋 核心要点

  1. 现有事件相机动作识别方法未能充分利用事件数据的时空特性，要么侧重于帧表示忽略稀疏性，要么侧重于点表示忽略时间上下文。
  2. EventCrab框架通过协同利用帧和点信息，平衡了准确性和效率，并建立了联合的帧-文本-点表示空间，从而更好地理解事件数据。
  3. 实验结果表明，EventCrab在多个数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在SeAct和HARDVS数据集上分别提升了5.17%和7.01%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EventCrab的协同感知框架，用于事件相机动作识别（EAR）。与传统动作识别相比，EAR具有高时间分辨率捕获和隐私保护的优势。现有方法主要分为两类：将非结构化事件流投影到密集的事件帧，并采用强大的帧特定网络；或采用轻量级的点特定网络直接处理稀疏的非结构化事件点。然而，这两种方法都忽略了一个根本问题：未能适应异步事件数据独特的密集时间属性和稀疏空间属性。EventCrab巧妙地集成了用于密集事件帧的“较轻”的帧特定网络和用于稀疏事件点的“较重”的点特定网络，从而平衡了准确性和效率。此外，我们建立了一个联合的帧-文本-点表示空间，以桥接不同的事件帧和点。具体来说，为了更好地利用异步事件点中固有的独特时空关系，我们为“较重”的点特定嵌入设计了两种策略：i) 一个 Spiking-like Context Learner (SCL)，从原始事件流中提取上下文相关的事件点。ii) 一个 Event Point Encoder (EPE)，以 Hilbert 扫描的方式进一步探索事件点的长时空特征。在四个数据集上的实验表明，我们提出的 EventCrab 具有显著的性能，特别是在 SeAct 上提高了 5.17%，在 HARDVS 上提高了 7.01%。

🔬 方法详解

问题定义：事件相机动作识别旨在利用事件相机捕获的异步事件流来识别动作。现有方法要么将事件流转换为帧，然后使用图像识别模型，忽略了事件数据的稀疏性；要么直接处理事件点，但缺乏对时空上下文的有效建模。这两种方法都未能充分利用事件数据独特的时空特性，导致识别精度受限。

核心思路：EventCrab的核心思路是协同利用事件帧和事件点的信息。它认为事件帧提供了密集的时序信息，而事件点保留了原始事件的稀疏空间信息。通过将帧和点信息融合，可以更全面地理解事件数据，从而提高动作识别的准确性。此外，建立联合的帧-文本-点表示空间，可以更好地桥接不同模态的信息。

技术框架：EventCrab框架主要包含以下几个模块：1) 事件帧编码器：使用“较轻”的帧特定网络处理密集的事件帧，提取帧级别的特征。2) 事件点编码器：使用“较重”的点特定网络处理稀疏的事件点，提取点级别的特征。3) Spiking-like Context Learner (SCL)：从原始事件流中提取上下文相关的事件点。4) Event Point Encoder (EPE)：以 Hilbert 扫描的方式进一步探索事件点的长时空特征。5) 融合模块：将帧级别和点级别的特征进行融合，得到最终的动作识别结果。

关键创新：EventCrab的关键创新在于协同利用帧和点信息，并设计了Spiking-like Context Learner (SCL)和Event Point Encoder (EPE)来更好地处理事件点数据。SCL模拟了生物神经元的脉冲机制，可以有效地提取事件点的时空上下文信息。EPE则利用Hilbert扫描的方式，将事件点数据转换为一维序列，从而可以利用序列模型来学习事件点的长时空依赖关系。

关键设计：SCL的设计灵感来源于脉冲神经网络，它使用类似于神经元发放脉冲的机制来提取事件点的上下文信息。EPE使用Hilbert扫描将二维事件点数据转换为一维序列，然后使用Transformer网络来学习序列中的长时空依赖关系。损失函数方面，使用了交叉熵损失函数来训练动作识别模型。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EventCrab在四个数据集上进行了实验，结果表明其性能显著优于现有方法。特别是在SeAct数据集上，EventCrab的准确率提高了5.17%，在HARDVS数据集上提高了7.01%。这些结果表明，EventCrab能够有效地利用事件帧和事件点的信息，从而提高动作识别的准确性。此外，消融实验也验证了SCL和EPE的有效性。

🎯 应用场景

EventCrab在机器人导航、自动驾驶、安全监控等领域具有广泛的应用前景。事件相机具有高时间分辨率、高动态范围和低功耗等优点，使其在高速运动场景和光照条件不佳的环境中具有独特的优势。EventCrab可以有效地利用事件相机捕获的数据，提高动作识别的准确性和鲁棒性，从而为这些应用提供更可靠的感知能力。未来，EventCrab可以进一步扩展到其他事件相机相关的任务，例如目标检测、跟踪和三维重建。

📄 摘要（原文）

Event-based Action Recognition (EAR) possesses the advantages of high-temporal resolution capturing and privacy preservation compared with traditional action recognition. Current leading EAR solutions typically follow two regimes: project unconstructed event streams into dense constructed event frames and adopt powerful frame-specific networks, or employ lightweight point-specific networks to handle sparse unconstructed event points directly. However, such two regimes are blind to a fundamental issue: failing to accommodate the unique dense temporal and sparse spatial properties of asynchronous event data. In this article, we present a synergy-aware framework, i.e., EventCrab, that adeptly integrates the "lighter" frame-specific networks for dense event frames with the "heavier" point-specific networks for sparse event points, balancing accuracy and efficiency. Furthermore, we establish a joint frame-text-point representation space to bridge distinct event frames and points. In specific, to better exploit the unique spatiotemporal relationships inherent in asynchronous event points, we devise two strategies for the "heavier" point-specific embedding: i) a Spiking-like Context Learner (SCL) that extracts contextualized event points from raw event streams. ii) an Event Point Encoder (EPE) that further explores event-point long spatiotemporal features in a Hilbert-scan way. Experiments on four datasets demonstrate the significant performance of our proposed EventCrab, particularly gaining improvements of 5.17% on SeAct and 7.01% on HARDVS.