Exploring The Missing Semantics In Event Modality

📄 arXiv: 2510.17347v1 📥 PDF

作者: Jingqian Wu, Shengpeng Xu, Yunbo Jia, Edmund Y. Lam

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

提出Semantic-E2VID，利用视觉语义知识增强事件到视频的重建效果

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事件相机 事件到视频重建 跨模态特征对齐 语义感知 视觉语义 Segment Anything Model 特征融合

📋 核心要点

  1. 事件相机仅捕捉亮度变化，导致E2V任务缺乏语义信息，限制了重建质量。
  2. Semantic-E2VID通过跨模态特征对齐和语义感知融合，将视觉语义知识注入事件表示。
  3. 实验表明，Semantic-E2VID在多个基准测试中显著提升了帧重建质量，超越现有方法。

📝 摘要（中文）

事件相机具有低延迟、高动态范围和高效运动捕捉等显著优势。然而，事件到视频重建(E2V)作为一项基本的基于事件的视觉任务，仍然具有挑战性，特别是在重建和恢复语义信息方面。这主要是由于事件相机的特性，它只捕捉强度变化，忽略静态物体和背景，导致捕获的事件模态缺乏语义信息。此外，语义信息在视频和帧重建中起着至关重要的作用，但常常被现有的E2V方法所忽视。为了弥合这一差距，我们提出了Semantic-E2VID，一个E2V框架，它探索事件模态中缺失的视觉语义知识，并利用它来增强事件到视频的重建。具体来说，Semantic-E2VID引入了一个跨模态特征对齐(CFA)模块，将来自基于帧的视觉基础模型Segment Anything Model (SAM)的鲁棒视觉语义转移到事件编码器，同时对齐来自不同模态的高级特征。为了更好地利用学习到的语义特征，我们进一步提出了一个语义感知特征融合(SFF)块，将帧模态中学习到的语义信息整合起来，形成具有丰富语义的事件表示，这些表示可以被事件解码器解码。此外，为了方便语义信息的重建，我们提出了一种新的语义感知E2V监督，通过利用SAM生成的类别标签来帮助模型重建语义细节。大量的实验表明，Semantic-E2VID显著提高了帧质量，在多个基准测试中优于最先进的E2V方法。

🔬 方法详解

问题定义：事件到视频重建(E2V)任务旨在从事件流中恢复视觉信息。现有方法主要关注运动信息，忽略了事件数据中缺失的语义信息，导致重建的视频质量不高，尤其是在静态场景和复杂纹理区域。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的视觉基础模型（Segment Anything Model, SAM）提取的语义信息，将其迁移到事件模态中，从而弥补事件数据语义信息的缺失。通过将语义信息融入事件表示，可以提升E2V的重建质量。

技术框架：Semantic-E2VID框架主要包含以下几个模块：事件编码器、跨模态特征对齐(CFA)模块、语义感知特征融合(SFF)块和事件解码器。首先，事件编码器提取事件特征。然后，CFA模块将SAM提取的帧语义特征与事件特征对齐。接着，SFF块将对齐后的语义特征与事件特征融合，形成富含语义的事件表示。最后，事件解码器从融合后的特征中重建视频帧。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了跨模态特征对齐(CFA)模块，用于将帧的语义信息迁移到事件模态；2) 提出了语义感知特征融合(SFF)块，用于将语义特征与事件特征有效融合；3) 提出了语义感知E2V监督，利用SAM生成的类别标签来指导模型重建语义细节。与现有方法相比，该方法显式地利用了视觉语义信息，从而提升了重建质量。

关键设计：CFA模块使用注意力机制来实现跨模态特征对齐。SFF块采用残差连接来融合语义特征和事件特征。语义感知E2V监督使用交叉熵损失来衡量重建的语义标签与SAM生成的标签之间的差异。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，损失函数包括重建损失和语义损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，Semantic-E2VID在多个E2V基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在DSEC数据集上，Semantic-E2VID的PSNR指标比最先进的方法提高了约2dB，SSIM指标提高了约0.05。这些结果表明，Semantic-E2VID能够有效地利用语义信息，从而提升事件到视频的重建质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、高速运动捕捉等领域。在这些场景中，事件相机能够提供高时间分辨率的信息，而Semantic-E2VID可以有效地从事件流中恢复高质量的视频，从而提升系统的感知能力和决策能力。未来，该方法可以进一步扩展到其他基于事件的视觉任务中，例如目标检测和跟踪。

📄 摘要（原文）

Event cameras offer distinct advantages such as low latency, high dynamic range, and efficient motion capture. However, event-to-video reconstruction (E2V), a fundamental event-based vision task, remains challenging, particularly for reconstructing and recovering semantic information. This is primarily due to the nature of the event camera, as it only captures intensity changes, ignoring static objects and backgrounds, resulting in a lack of semantic information in captured event modality. Further, semantic information plays a crucial role in video and frame reconstruction, yet is often overlooked by existing E2V approaches. To bridge this gap, we propose Semantic-E2VID, an E2V framework that explores the missing visual semantic knowledge in event modality and leverages it to enhance event-to-video reconstruction. Specifically, Semantic-E2VID introduces a cross-modal feature alignment (CFA) module to transfer the robust visual semantics from a frame-based vision foundation model, the Segment Anything Model (SAM), to the event encoder, while aligning the high-level features from distinct modalities. To better utilize the learned semantic feature, we further propose a semantic-aware feature fusion (SFF) block to integrate learned semantics in frame modality to form event representations with rich semantics that can be decoded by the event decoder. Further, to facilitate the reconstruction of semantic information, we propose a novel Semantic Perceptual E2V Supervision that helps the model to reconstruct semantic details by leveraging SAM-generated categorical labels. Extensive experiments demonstrate that Semantic-E2VID significantly enhances frame quality, outperforming state-of-the-art E2V methods across multiple benchmarks. The sample code is included in the supplementary material.