Spatiotemporal Attention Learning Framework for Event-Driven Object Recognition

📄 arXiv: 2504.00370v1 📥 PDF

作者: Tiantian Xie, Pengpai Wang, Rosa H. M. Chan

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-04-01

备注: 2025 IEEE NSENS

💡 一句话要点

提出基于时空注意力学习的事件驱动目标识别框架，提升动态场景下的识别效率。

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

关键词: 事件相机 目标识别 时空注意力 VGG网络 CBAM 动态视觉 神经形态视觉

📋 核心要点

  1. 现有事件相机方法计算开销大、参数复杂，限制了实际部署，需要更高效的事件驱动目标识别框架。
  2. 利用VGG网络结合卷积块注意力模块(CBAM)，构建时空学习框架，提升特征提取能力并降低参数量。
  3. 实验表明，该方法在标准数据集上取得了优异的性能，尤其在非预训练情况下表现出良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于事件驱动目标识别的时空学习框架。该框架利用VGG网络，并结合卷积块注意力模块(CBAM)进行增强。事件相机受到生物神经系统的启发，异步捕获局部像素级强度变化，形成包含位置、极性和时间戳信息的稀疏事件流。相比传统相机，事件相机在动态范围、延迟和功耗方面具有显著优势，尤其适用于动态视觉任务。实验结果表明，该方法在CIFAR10-DVS数据集上取得了最高的Top-1准确率，预训练模型达到76.4%，非预训练模型达到71.3%；在N-Caltech101数据集上，非预训练模型达到72.4%。该方法在参数量减少的同时，性能与基于ResNet的先进方法相当，并且降低了对数据增强的依赖，适用于迁移学习不可用的场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件驱动视觉中，现有方法计算复杂度高、参数量大，难以实际部署的问题。传统方法通常依赖于复杂的网络结构（如ResNet），导致计算开销增加，限制了其在资源受限设备上的应用。此外，对数据增强的过度依赖也降低了模型的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级的VGG网络作为基础架构，并通过引入卷积块注意力模块（CBAM）来增强网络的特征提取能力。CBAM模块能够自适应地学习不同通道和空间位置的重要性，从而使网络更加关注关键信息，抑制冗余信息，提高识别精度。

技术框架：该框架主要包含以下几个部分：1) 事件数据预处理：将原始事件流转换为适合网络输入的格式。2) VGG网络：使用VGG网络作为特征提取器，提取事件数据的低级特征。3) CBAM模块：在VGG网络的关键层之后插入CBAM模块，以增强特征表示。CBAM模块包含通道注意力和空间注意力两个子模块，分别学习不同通道和空间位置的重要性权重。4) 分类器：使用全连接层或softmax分类器对提取的特征进行分类。

关键创新：该论文的关键创新在于将CBAM注意力机制引入到基于VGG网络的事件驱动目标识别框架中。与直接使用更深的网络（如ResNet）相比，该方法在保持甚至提升性能的同时，显著降低了参数量和计算复杂度。此外，该方法在非预训练情况下表现出良好的鲁棒性，使其更适用于实际应用场景。

关键设计：论文中，CBAM模块被插入到VGG网络的特定卷积层之后，具体位置的选择可能需要根据实验结果进行调整。损失函数通常采用交叉熵损失函数，用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。训练过程中，采用Adam优化器进行参数更新，学习率等超参数的选择需要根据具体数据集进行调整。此外，论文还探索了不同的数据增强策略，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在CIFAR10-DVS数据集上取得了最高的Top-1准确率，预训练模型达到76.4%，非预训练模型达到71.3%；在N-Caltech101数据集上，非预训练模型达到72.4%。与基于ResNet的MVF-Net相比，该方法在性能相当的情况下，参数量减少了2.3%。此外，该方法在非预训练情况下表现出良好的鲁棒性，并且降低了对数据增强的依赖。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机等领域，尤其是在光照条件恶劣或运动速度较快的场景下。事件相机结合该框架能够有效捕捉动态信息，提高目标识别的准确性和鲁棒性，为智能系统的感知能力提供有力支持。未来，该方法有望扩展到更复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景理解等。

📄 摘要（原文）

Event-based vision sensors, inspired by biological neural systems, asynchronously capture local pixel-level intensity changes as a sparse event stream containing position, polarity, and timestamp information. These neuromorphic sensors offer significant advantages in dynamic range, latency, and power efficiency. Their working principle inherently addresses traditional camera limitations such as motion blur and redundant background information, making them particularly suitable for dynamic vision tasks. While recent works have proposed increasingly complex event-based architectures, the computational overhead and parameter complexity of these approaches limit their practical deployment. This paper presents a novel spatiotemporal learning framework for event-based object recognition, utilizing a VGG network enhanced with Convolutional Block Attention Module (CBAM). Our approach achieves comparable performance to state-of-the-art ResNet-based methods while reducing parameter count by 2.3% compared to the original VGG model. Specifically, it outperforms ResNet-based methods like MVF-Net, achieving the highest Top-1 accuracy of 76.4% (pretrained) and 71.3% (not pretrained) on CIFAR10-DVS, and 72.4% (not pretrained) on N-Caltech101. These results highlight the robustness of our method when pretrained weights are not used, making it suitable for scenarios where transfer learning is unavailable. Moreover, our approach reduces reliance on data augmentation. Experimental results on standard event-based datasets demonstrate the framework's efficiency and effectiveness for real-world applications.