Revealing Latent Information: A Physics-inspired Self-supervised Pre-training Framework for Noisy and Sparse Events
作者: Lin Zhu, Ruonan Liu, Xiao Wang, Lizhi Wang, Hua Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-07
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出物理启发的自监督预训练框架，解决事件相机数据稀疏和噪声问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 事件相机 自监督学习 预训练 掩码建模 对比学习
📋 核心要点
- 事件相机数据稀疏且噪声大，难以有效提取特征，阻碍了其在视觉任务中的应用。
- 该论文提出一种自监督预训练框架，通过差异引导掩码建模、特征转换和聚焦式对比学习，挖掘事件数据中的潜在信息。
- 实验表明，该框架在对象识别、语义分割和光流估计等下游任务上，性能优于现有方法，展现了其鲁棒性。
📝 摘要（中文）
事件相机是一种新型神经形态视觉传感器，以高时间分辨率和宽动态范围记录数据，为在具有挑战性的场景中进行精确的视觉表示提供了新的可能性。然而，事件数据本质上是稀疏和嘈杂的，主要反映亮度变化，这使得有效的特征提取变得复杂。为了解决这个问题，我们提出了一个自监督预训练框架，以充分揭示事件数据中的潜在信息，包括边缘信息和纹理线索。我们的框架包括三个阶段：受事件物理采样过程启发的差异引导掩码建模，重建时间强度差异图以从原始事件数据中提取增强的信息；骨干固定的特征转换，对比事件和图像特征而不更新骨干网络，以保留从掩码建模中学习到的表示，并稳定它们对对比学习的影响；聚焦式对比学习，更新整个模型，通过关注高价值区域来提高语义区分能力。大量的实验表明，我们的框架是稳健的，并且在各种下游任务（包括对象识别、语义分割和光流估计）上始终优于最先进的方法。代码和数据集可在https://github.com/BIT-Vision/EventPretrain上找到。
🔬 方法详解
问题定义：事件相机数据具有高时间分辨率和宽动态范围的优点，但也存在数据稀疏和噪声大的问题。现有方法难以有效提取事件数据中的边缘信息和纹理线索，限制了事件相机在复杂视觉任务中的应用。因此，如何从稀疏和噪声事件数据中提取鲁棒且具有判别性的特征是本文要解决的关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用自监督学习，通过预训练的方式，让模型学习到事件数据中潜在的结构信息和语义信息。具体来说，受到事件相机物理采样过程的启发，设计了差异引导的掩码建模，从而能够更好地重建时间强度差异图。此外，通过骨干固定的特征转换和聚焦式对比学习，进一步提升模型对事件数据的理解能力。
技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 差异引导的掩码建模 (Difference-guided Masked Modeling)：该阶段旨在从原始事件数据中提取增强的信息，通过重建时间强度差异图来实现。2) 骨干固定的特征转换 (Backbone-fixed Feature Transition)：该阶段对比事件和图像特征，但不更新骨干网络，以保留从掩码建模中学习到的表示，并稳定其对对比学习的影响。3) 聚焦式对比学习 (Focus-aimed Contrastive Learning)：该阶段更新整个模型，通过关注高价值区域来提高语义区分能力。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个物理启发的自监督预训练框架，该框架能够有效地从稀疏和噪声事件数据中提取潜在信息。与现有方法相比，该框架更加关注事件数据的物理特性，并利用这些特性来指导模型的学习过程。此外，骨干固定的特征转换策略能够有效地稳定对比学习过程，避免了模型在对比学习过程中遗忘之前学习到的知识。
关键设计：在差异引导的掩码建模阶段，使用了时间强度差异图作为重建目标，这能够更好地反映事件数据的动态特性。在骨干固定的特征转换阶段，通过冻结骨干网络的参数，避免了模型在对比学习过程中对原始特征的破坏。在聚焦式对比学习阶段，设计了一种新的损失函数，该损失函数能够更加关注高价值区域，从而提高模型的语义区分能力。具体的损失函数和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在对象识别、语义分割和光流估计等多个下游任务上均取得了显著的性能提升，超越了当前最先进的方法。例如，在对象识别任务中，该方法相比于现有最佳方法提升了X%（具体数据请参考原论文），证明了该框架的有效性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、无人机等领域。事件相机在高动态范围和高时间分辨率方面具有优势，使其在光照条件恶劣或快速运动场景中具有广泛的应用前景。通过有效的预训练，可以提升事件相机在各种视觉任务中的性能，从而推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Event camera, a novel neuromorphic vision sensor, records data with high temporal resolution and wide dynamic range, offering new possibilities for accurate visual representation in challenging scenarios. However, event data is inherently sparse and noisy, mainly reflecting brightness changes, which complicates effective feature extraction. To address this, we propose a self-supervised pre-training framework to fully reveal latent information in event data, including edge information and texture cues. Our framework consists of three stages: Difference-guided Masked Modeling, inspired by the event physical sampling process, reconstructs temporal intensity difference maps to extract enhanced information from raw event data. Backbone-fixed Feature Transition contrasts event and image features without updating the backbone to preserve representations learned from masked modeling and stabilizing their effect on contrastive learning. Focus-aimed Contrastive Learning updates the entire model to improve semantic discrimination by focusing on high-value regions. Extensive experiments show our framework is robust and consistently outperforms state-of-the-art methods on various downstream tasks, including object recognition, semantic segmentation, and optical flow estimation. The code and dataset are available at https://github.com/BIT-Vision/EventPretrain.