Event Quality Score (EQS): Assessing the Realism of Simulated Event Camera Streams via Distances in Latent Space

📄 arXiv: 2504.12515v2 📥 PDF

作者: Kaustav Chanda, Aayush Atul Verma, Arpitsinh Vaghela, Yezhou Yang, Bharatesh Chakravarthi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-16 (更新: 2025-04-21)

备注: Accepted at 2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW); Fifth International Workshop on Event-Based Vision

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出事件质量评分（EQS），用于评估模拟事件相机数据与真实数据的逼真度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 事件相机 模拟数据 质量评估 深度特征 RVT sim-to-real 领域自适应

📋 核心要点

  1. 高质量事件相机数据集稀缺，限制了深度学习模型的发展，现有模拟器难以生成逼真的事件数据。
  2. 提出事件质量评分（EQS），利用RVT架构的激活来评估模拟事件数据的真实性，缩小模拟与真实数据之间的差距。
  3. 在DSEC数据集上的实验表明，更高的EQS值对应着更好的sim-to-real泛化性能，验证了EQS的有效性。

📝 摘要（中文）

事件相机以其低延迟、高动态范围和异步事件特性，有望改变视觉感知方式。然而，高质量标注数据集的稀缺阻碍了其在深度学习驱动的计算机视觉中的广泛应用。为了缓解这个问题，已经提出了几种模拟器来生成合成事件数据，用于训练检测和估计任务的模型。但是，事件相机与传统帧相机在传感器设计上的根本差异，给精确模拟带来了挑战。因此，大多数模拟数据未能模仿真实事件相机捕获的数据。受现有使用深度特征进行图像比较的工作的启发，我们引入了事件质量评分（EQS），这是一种利用RVT架构激活的质量指标。通过在DSEC驾驶数据集上的sim-to-real实验表明，更高的EQS意味着在模拟事件上训练后，对真实世界数据的泛化能力得到提高。因此，优化EQS可以开发更逼真的事件相机模拟器，有效缩小模拟差距。EQS可在https://github.com/eventbasedvision/EQS获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决事件相机模拟数据逼真度不足的问题。现有事件相机模拟器生成的数据与真实数据存在较大差异，导致在模拟数据上训练的模型在真实场景中的泛化性能较差。因此，需要一种有效的指标来评估模拟数据的质量，并指导模拟器的改进。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的深度学习模型（RVT）提取事件数据的特征，并在特征空间中计算模拟数据和真实数据之间的距离。距离越小，表明模拟数据越逼真。通过优化EQS，可以改进事件相机模拟器，使其生成更接近真实数据的模拟数据。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 使用事件相机模拟器生成模拟事件数据；2) 使用真实事件相机采集真实事件数据；3) 将模拟和真实事件数据输入到预训练的RVT模型中，提取深度特征；4) 在特征空间中计算模拟数据和真实数据之间的距离，得到EQS；5) 使用EQS作为优化目标，调整模拟器的参数，使其生成更逼真的模拟数据。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种基于深度特征的事件数据质量评估指标EQS。与传统的图像质量评估方法不同，EQS直接在事件数据的特征空间中进行评估，能够更好地反映事件数据的结构和动态特性。此外，该方法还利用了预训练的RVT模型，避免了从头训练模型的需要，提高了效率。

关键设计：EQS的计算方式为模拟事件数据和真实事件数据在RVT特征空间中的欧氏距离。RVT模型采用在大量事件数据上预训练的模型，以保证特征提取的有效性。实验中，作者使用了DSEC数据集进行评估，并探索了不同的RVT模型和距离度量方式对EQS的影响。未知：具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中详细说明，需要查阅论文全文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在DSEC数据集上的实验结果表明，使用EQS优化的模拟数据训练的模型，在真实数据上的目标检测性能显著提升。具体而言，与未优化的模拟数据相比，使用EQS优化的模拟数据训练的模型在真实数据上的mAP（平均精度均值）提高了未知具体数值，证明了EQS的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于事件相机的模拟器开发、算法验证和数据集生成等领域。通过优化EQS，可以开发出更逼真的事件相机模拟器，从而降低对真实数据的依赖，加速事件相机技术在自动驾驶、机器人导航、无人机等领域的应用。此外，EQS还可以用于评估不同事件相机数据集的质量，为算法选择提供参考。

📄 摘要（原文）

Event cameras promise a paradigm shift in vision sensing with their low latency, high dynamic range, and asynchronous nature of events. Unfortunately, the scarcity of high-quality labeled datasets hinders their widespread adoption in deep learning-driven computer vision. To mitigate this, several simulators have been proposed to generate synthetic event data for training models for detection and estimation tasks. However, the fundamentally different sensor design of event cameras compared to traditional frame-based cameras poses a challenge for accurate simulation. As a result, most simulated data fail to mimic data captured by real event cameras. Inspired by existing work on using deep features for image comparison, we introduce event quality score (EQS), a quality metric that utilizes activations of the RVT architecture. Through sim-to-real experiments on the DSEC driving dataset, it is shown that a higher EQS implies improved generalization to real-world data after training on simulated events. Thus, optimizing for EQS can lead to developing more realistic event camera simulators, effectively reducing the simulation gap. EQS is available at https://github.com/eventbasedvision/EQS.