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image de-occlusion via Event-enhanced Multi-modal Fusion Hybrid Network

Machine Intelligence Research 2022年第4期19卷 307-318页

作者： Si-Qi Li Yue Gao Qiong-Hai Dai Beijing National Research Center for Information Science and Technology Tsinghua UniversityBeijing 100084China Institute for Brain and Cognitive Sciences Tsinghua UniversityBeijing 100084China Beijing Laboratory of Brain and Cognitive Intelligence Beijing Municipal Education CommissionTsinghua UniversityBeijing 100084China Key Laboratory for Information System Security School of SoftwareTsinghua UniversityBeijing 100084China department of Automation Tsinghua UniversityBeijing 100084China

Seeing through dense occlusions and reconstructing scene images is an important but challenging *** framebased image de-occlusion methods may lead to fatal errors when facing extremely dense occlusions due to the lack of valid information available from the limited input occluded *** cameras are bio-inspired vision sensors that record the brightness changes at each pixel asynchronously with high temporal ***,synthesizing images solely from event streams is ill-posed since only the brightness changes are recorded in the event stream,and the initial brightness is *** this paper,we propose an event-enhanced multi-modal fusion hybrid network for image de-occlusion,which uses event streams to provide complete scene information and frames to provide color and texture *** event stream encoder based on the spiking neural network(SNN)is proposed to encode and denoise the event stream efficiently.A comparison loss is proposed to generate clearer *** results on a largescale event-based and frame-based image de-occlusion dataset demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance.

关键词： Event camera multi-modal fusion image de-occlusion spiking neural network(SNN) image reconstruction

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