HUGNet: Hemi-Spherical Update Graph Neural Network applied to low-latency event-based optical flow

Thomas Dalgaty; Thomas Mesquida; Damien Joubert; Amos Sironi; Pascal Vivet; Christoph Posch

doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00411

Communication Dans Un Congrès Année : 2023

HUGNet: Hemi-Spherical Update Graph Neural Network applied to low-latency event-based optical flow

(1) , (2) , , , (3) ,

1
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3

Thomas Dalgaty

Fonction : Auteur

Laboratoire Intelligence Intégrée Multi-capteurs

Thomas Mesquida

Fonction : Auteur

Laboratoire Systèmes-sur-puce et Technologies Avancées

Damien Joubert

Fonction : Auteur

Amos Sironi

Fonction : Auteur

Pascal Vivet

Fonction : Auteur

Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques

Christoph Posch

Fonction : Auteur

Domaines

Sciences de l'ingénieur [physics]

Carolynn Bernier : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://cea.hal.science/cea-04456032

Soumis le : mardi 13 février 2024-18:55:09

Dernière modification le : jeudi 4 avril 2024-21:01:34

Dates et versions

cea-04456032 , version 1 (13-02-2024)

Identifiants

HAL Id : cea-04456032 , version 1
DOI : 10.1109/CVPRW59228.2023.00411

Citer

Thomas Dalgaty, Thomas Mesquida, Damien Joubert, Amos Sironi, Pascal Vivet, et al.. HUGNet: Hemi-Spherical Update Graph Neural Network applied to low-latency event-based optical flow. 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), Jun 2023, Vancouver, France. pp.3953-3962, ⟨10.1109/CVPRW59228.2023.00411⟩. ⟨cea-04456032⟩

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