Learning Efficient Meshflow and Optical Flow from Event Cameras

📄 arXiv: 2510.04111v1 📥 PDF

作者: Xinglong Luo, Ao Luo, Kunming Luo, Zhengning Wang, Ping Tan, Bing Zeng, Shuaicheng Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-05

备注: Accepted by TPAMI 2025

DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3615144

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EEMFlow网络，解决事件相机Meshflow和光流高效估计问题，并构建高分辨率数据集HREM。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 事件相机 Meshflow估计 光流估计 深度学习 数据集 自适应密度 运动估计

📋 核心要点

  1. 现有事件相机流估计方法缺乏针对Meshflow的数据集和方法，且对事件数据密度利用不足。
  2. 提出EEMFlow网络，采用轻量级编码器-解码器结构，并设计CDC模块以提升运动边界的清晰度。
  3. 构建了高分辨率事件Meshflow数据集HREM，并扩展为HREM+，同时提出自适应密度模块ADM以提升泛化性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了基于事件相机的Meshflow估计问题，这是一个新颖的任务，旨在预测空间平滑的稀疏运动场。首先，回顾了基于事件的流估计的最新技术，强调了两个需要进一步研究的关键领域：i) 缺乏针对Meshflow的事件数据集和方法，以及 ii) 事件数据密度未被充分探索的挑战。为此，我们生成了一个大规模的高分辨率事件Meshflow（HREM）数据集，该数据集具有1280x720的高分辨率，能够处理动态对象和复杂的运动模式，并提供光流和Meshflow标签。此外，我们提出了高效的基于事件的MeshFlow（EEMFlow）网络，这是一个轻量级模型，具有专门设计的编码器-解码器架构，以促进快速准确的Meshflow估计。我们还将EEMFlow网络升级为支持密集事件光流，并提出了置信度引导的细节补全（CDC）模块，以保留清晰的运动边界。实验表明，与最新的光流方法相比，我们的EEMFlow模型具有出色的性能和运行效率（快30倍）。作为扩展，我们将HREM扩展为HREM+，这是一个多密度事件数据集，有助于全面研究现有方法在不同密度数据上的鲁棒性，并提出了自适应密度模块（ADM），以将输入事件数据的密度调整到更优的范围，从而增强模型的泛化能力。实验证明，ADM有助于显着提高EEMFlow和EEMFlow+的性能，分别提高了8%和10%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于事件相机的Meshflow和光流估计问题。现有方法主要痛点在于缺乏高质量的Meshflow数据集，并且对事件数据密度变化的鲁棒性不足，导致在实际应用中性能受限。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高效的网络结构EEMFlow，同时配合高质量的数据集HREM和自适应密度模块ADM，从而实现快速、准确且鲁棒的Meshflow和光流估计。EEMFlow的设计注重轻量化和特征提取能力，ADM则用于提升模型对不同密度事件数据的适应性。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：1) 高分辨率事件Meshflow数据集HREM/HREM+的构建；2) 高效的事件相机Meshflow估计网络EEMFlow的设计；3) 自适应密度模块ADM的引入。EEMFlow采用编码器-解码器结构，用于从事件数据中提取特征并预测Meshflow/光流。CDC模块用于增强光流估计的细节。ADM则在输入端对事件数据密度进行自适应调整。

关键创新：论文的关键创新点包括：1) 提出了针对Meshflow任务的高质量数据集HREM/HREM+，填补了该领域的空白；2) 设计了轻量级的EEMFlow网络，在保证性能的同时显著提升了运行效率；3) 提出了自适应密度模块ADM，有效提升了模型对不同密度事件数据的泛化能力。

关键设计：EEMFlow采用编码器-解码器结构，具体网络结构细节未知。CDC模块的设计目标是保留运动边界的清晰度，具体实现方式未知。ADM模块通过调整输入事件数据的密度来优化模型性能，具体调整策略和参数设置未知。损失函数可能包含光流/Meshflow预测误差以及其他正则化项，具体形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EEMFlow模型在Meshflow和光流估计任务上表现出色，与现有方法相比，运行效率提升了30倍。自适应密度模块ADM的引入，使得EEMFlow和EEMFlow+的性能分别提升了8%和10%，显著增强了模型的泛化能力。HREM数据集的发布为该领域的研究提供了重要资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过高效准确地估计场景中的运动信息，可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更安全、更智能的交互。此外，该技术还可用于视频监控、运动分析等领域。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the problem of event-based meshflow estimation, a novel task that involves predicting a spatially smooth sparse motion field from event cameras. To start, we review the state-of-the-art in event-based flow estimation, highlighting two key areas for further research: i) the lack of meshflow-specific event datasets and methods, and ii) the underexplored challenge of event data density. First, we generate a large-scale High-Resolution Event Meshflow (HREM) dataset, which showcases its superiority by encompassing the merits of high resolution at 1280x720, handling dynamic objects and complex motion patterns, and offering both optical flow and meshflow labels. These aspects have not been fully explored in previous works. Besides, we propose Efficient Event-based MeshFlow (EEMFlow) network, a lightweight model featuring a specially crafted encoder-decoder architecture to facilitate swift and accurate meshflow estimation. Furthermore, we upgrade EEMFlow network to support dense event optical flow, in which a Confidence-induced Detail Completion (CDC) module is proposed to preserve sharp motion boundaries. We conduct comprehensive experiments to show the exceptional performance and runtime efficiency (30x faster) of our EEMFlow model compared to the recent state-of-the-art flow method. As an extension, we expand HREM into HREM+, a multi-density event dataset contributing to a thorough study of the robustness of existing methods across data with varying densities, and propose an Adaptive Density Module (ADM) to adjust the density of input event data to a more optimal range, enhancing the model's generalization ability. We empirically demonstrate that ADM helps to significantly improve the performance of EEMFlow and EEMFlow+ by 8% and 10%, respectively. Code and dataset are released at https://github.com/boomluo02/EEMFlowPlus.