Visual Grounding from Event Cameras
作者: Lingdong Kong, Dongyue Lu, Ao Liang, Rong Li, Yuhao Dong, Tianshuai Hu, Lai Xing Ng, Wei Tsang Ooi, Benoit R. Cottereau
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-09-11
备注: Abstract Paper (Non-Archival) @ ICCV 2025 NeVi Workshop
💡 一句话要点
提出Talk2Event，首个基于事件相机的语言驱动物体定位大规模基准数据集。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 事件相机 视觉定位 自然语言理解 多模态融合 动态场景 数据集 机器人 自动驾驶
📋 核心要点
- 现有方法缺乏对事件相机数据和自然语言理解的有效结合，限制了在动态场景下的多模态感知能力。
- 论文提出Talk2Event数据集，通过结构化的属性标注，显式地捕捉空间、时间和关系线索，促进上下文推理。
- Talk2Event包含大规模真实驾驶场景数据，为语言驱动的物体定位任务提供了一个可靠的基准。
📝 摘要（中文）
事件相机以微秒级的精度捕捉亮度变化，在运动模糊和复杂光照条件下依然可靠，为建模高动态场景提供了明显的优势。然而，事件相机与自然语言理解的结合却鲜有研究，造成了多模态感知方面的空白。为了解决这个问题，我们推出了Talk2Event，这是首个使用事件数据进行语言驱动物体定位的大规模基准数据集。Talk2Event构建于真实驾驶场景之上，包含5567个场景，13458个标注物体，以及超过30000个经过精心验证的指称表达。每个表达都通过四个结构化属性进行了丰富：外观、状态、与观察者的关系以及与周围物体的关系，这些属性明确地捕捉了空间、时间和关系线索。这种以属性为中心的设计支持可解释的和组合的定位，从而能够进行超越简单物体识别的动态环境中的上下文推理分析。我们期望Talk2Event能够成为推进多模态和时间感知的基础，其应用范围涵盖机器人、人机交互等领域。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决事件相机数据中，如何利用自然语言进行精确的物体定位问题。现有方法主要集中在传统视觉图像上，缺乏对事件相机数据特性（如高时间分辨率、运动不变性）的有效利用，并且缺乏大规模的、带有丰富语言描述的数据集，阻碍了相关研究的进展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、高质量的事件相机数据集，并提供结构化的语言描述，从而促进语言驱动的物体定位研究。通过引入外观、状态、与观察者的关系、与周围物体的关系等属性，使得语言描述更加丰富，能够更好地表达场景中的上下文信息。
技术框架：Talk2Event数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据采集：在真实的驾驶场景中，使用事件相机采集数据。2) 物体标注：对场景中的物体进行精确标注，包括位置、类别等信息。3) 语言描述生成：为每个物体生成多个指称表达，并标注外观、状态、与观察者的关系、与周围物体的关系等属性。4) 数据验证：对生成的指称表达进行人工验证，确保其准确性和一致性。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个大规模的、针对事件相机的语言驱动物体定位数据集Talk2Event。该数据集不仅包含大量的真实场景数据，而且提供了结构化的语言描述，能够促进对动态场景中上下文信息的理解和推理。
关键设计：Talk2Event数据集的关键设计包括：1) 场景选择：选择真实的驾驶场景，以保证数据的真实性和多样性。2) 属性标注：引入外观、状态、与观察者的关系、与周围物体的关系等属性，以丰富语言描述。3) 数据验证：采用人工验证的方式，确保数据的准确性和一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Talk2Event数据集包含5567个场景，13458个标注物体，以及超过30000个经过精心验证的指称表达。每个表达都通过四个结构化属性进行了丰富，这些属性明确地捕捉了空间、时间和关系线索。该数据集为研究人员提供了一个可靠的基准，可以用于评估和比较不同的语言驱动物体定位算法。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、人机交互等领域。例如，机器人可以通过理解自然语言指令，在动态环境中定位和操作物体；自动驾驶系统可以利用语言描述来理解驾驶员的意图，提高驾驶安全性；人机交互系统可以通过语言描述来理解用户的需求，提供更加智能的服务。未来，该研究有望推动多模态感知和时间感知技术的发展。
📄 摘要（原文）
Event cameras capture changes in brightness with microsecond precision and remain reliable under motion blur and challenging illumination, offering clear advantages for modeling highly dynamic scenes. Yet, their integration with natural language understanding has received little attention, leaving a gap in multimodal perception. To address this, we introduce Talk2Event, the first large-scale benchmark for language-driven object grounding using event data. Built on real-world driving scenarios, Talk2Event comprises 5,567 scenes, 13,458 annotated objects, and more than 30,000 carefully validated referring expressions. Each expression is enriched with four structured attributes -- appearance, status, relation to the viewer, and relation to surrounding objects -- that explicitly capture spatial, temporal, and relational cues. This attribute-centric design supports interpretable and compositional grounding, enabling analysis that moves beyond simple object recognition to contextual reasoning in dynamic environments. We envision Talk2Event as a foundation for advancing multimodal and temporally-aware perception, with applications spanning robotics, human-AI interaction, and so on.