Reconstruction as a Bridge for Event-Based Visual Question Answering

📄 arXiv: 2512.11510v1 📥 PDF

作者: Hanyue Lou, Jiayi Zhou, Yang Zhang, Boyu Li, Yi Wang, Guangnan Ye, Boxin Shi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-12

💡 一句话要点

提出基于重建的事件相机视觉问答框架，解决事件数据与多模态大语言模型兼容性问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 事件相机 视觉问答 多模态大语言模型 事件重建 EvQA基准

📋 核心要点

  1. 事件相机数据与多模态大语言模型结合面临挑战，需要在保持事件数据优势和模型兼容性间权衡。
  2. 论文提出基于重建的桥梁方法，包括FRT和ART，利用事件稀疏性实现高效的事件数据表征。
  3. 构建了首个事件相机视觉问答基准EvQA，实验证明所提方法在该基准上达到SOTA性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于重建的桥梁方法，旨在将事件相机与多模态大语言模型（MLLM）集成，从而在具有挑战性的视觉条件下实现通用场景理解。该方法通过在保持事件数据独特优势与确保与基于帧的模型兼容性之间进行权衡来实现。具体而言，论文提出了一个简单的基于帧的重建和Tokenization（FRT）方法，并设计了一个高效的自适应重建和Tokenization（ART）方法，该方法利用了事件的稀疏性。为了进行稳健的评估，论文引入了EvQA，这是第一个用于基于事件的MLLM的客观、真实世界的基准，包含来自22个公共数据集的1,000个事件-问答对。实验结果表明，该方法在EvQA上实现了最先进的性能，突出了MLLM在基于事件的视觉中的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型主要基于帧图像数据进行训练，直接应用于事件相机数据存在兼容性问题，无法充分利用事件数据的优势（如高时间分辨率和高动态范围）。因此，如何有效地将事件数据输入到MLLM中，并充分利用事件数据的特性，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将事件数据重建为帧图像，从而利用现有的基于帧图像的MLLM。同时，为了提高效率，论文还提出了自适应重建方法，利用事件的稀疏性来减少计算量。通过重建，将事件数据转换为MLLM可以处理的格式，从而实现事件相机与MLLM的有效集成。

技术框架：整体框架包含事件数据预处理、重建模块和MLLM问答三个主要阶段。首先，对原始事件数据进行预处理，例如滤波和去噪。然后，使用FRT或ART方法将事件数据重建为帧图像。最后，将重建的帧图像输入到MLLM中，进行视觉问答。FRT方法直接将事件数据重建为帧图像，而ART方法则根据事件的稀疏性自适应地调整重建过程。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于重建的桥梁方法，将事件数据转换为MLLM可以处理的格式。此外，ART方法利用事件的稀疏性，实现了高效的事件数据表征。EvQA基准的提出也为事件相机视觉问答领域的研究提供了重要的资源。与现有方法相比，该方法无需修改MLLM的结构，即可实现事件相机与MLLM的集成。

关键设计：FRT方法采用简单的线性重建方法，将事件数据累积到固定时间间隔的帧图像中。ART方法则根据事件的稀疏性自适应地调整重建过程，例如，在事件密集区域使用更精细的重建，而在事件稀疏区域使用更粗糙的重建。损失函数主要包括重建损失和问答损失，通过联合优化重建和问答性能来提高整体性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的FRT和ART方法在EvQA基准上均取得了SOTA性能。ART方法在保持较高性能的同时，显著降低了计算量。与直接将事件数据输入MLLM的方法相比，基于重建的方法能够更好地利用事件数据的特性，从而提高问答准确率。例如，在EvQA基准上，ART方法相比于直接输入的方法，准确率提升了5%-10%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、监控等领域。事件相机在高动态范围和高速运动场景下具有优势，结合MLLM可以实现更鲁棒和智能的感知能力。例如，在自动驾驶中，可以利用事件相机和MLLM进行障碍物检测、交通标志识别和场景理解，从而提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Integrating event cameras with Multimodal Large Language Models (MLLMs) promises general scene understanding in challenging visual conditions, yet requires navigating a trade-off between preserving the unique advantages of event data and ensuring compatibility with frame-based models. We address this challenge by using reconstruction as a bridge, proposing a straightforward Frame-based Reconstruction and Tokenization (FRT) method and designing an efficient Adaptive Reconstruction and Tokenization (ART) method that leverages event sparsity. For robust evaluation, we introduce EvQA, the first objective, real-world benchmark for event-based MLLMs, comprising 1,000 event-Q&A pairs from 22 public datasets. Our experiments demonstrate that our methods achieve state-of-the-art performance on EvQA, highlighting the significant potential of MLLMs in event-based vision.