前言：CVPR2019事件表征方面论文
代码：【here】

End-to-End Learning of Representations for Asynchronous Event-Based Data

前言

处理基于事件视觉任务的方式一般分两种，一种是应用可以异步更新的连续模型，另一种是将事件累积到时空域里形成事件包

Event-based vision algorithms aggregate information to enable further processing in two ways: (i) use a continuous-time model (e.g., Kalman filter) that can be updated asynchronously, with each incoming event or (ii) process events simultaneously in packets, i.e., spatiotemporal localized aggregates of events

前者时延小，但是参数不太好调，计算量大（因为需要一步一步更新）
后者牺牲了一定的时延优势，但是可以获得小的计算量和好的性能

目前。可以将事件变成网格状形式的表征，并应用传统CNN方式进行下游任务。优势是应用简单，在图形硬件上推理很快。本文解决了找到一个使下有任务发挥最大性能的表征方式

方法

事件其实就是一串四元组

我们需要的表征其实就是找到一个映射，使事件序列变成图像

事件场的表征event field
一个简单的直觉就是，我们用xyt对应的坐标，分成正负两个极性，把所有触发的点给填到网格里去，然后同一个网格里的所有的点个数相加，

这样得到的事件场S的表征保护了高分辨率的时间信息也保留了局部空间信息

事件场概念的一般化表征
之前的事件场S的每个xyt网格里的值其实是由事件个数表示，更一般化的表示可以用一个f函数学习到每个点的 measurements，在对网格内每个点的 measurements相加（上式就是 measurements为1的情况）

举例：
比如：
即measurements为1的情况，即第一个式子

比如：
极性的相加

比如：
归一化的时间

核函数的定义
这里作者的解释是 事件场的表示中有狄利克雷函数，因此需要把狄利克雷表示形式换成函数作用的形式，即

Although the event measurement field retains the high temporal resolution of the events, it is still ill-defined due to the use of Dirac pulses. Therefore, to derive a meaningful signal from the event measurement field, we must convolve it with a suitable aggregation kernel.

比如一些手工定义的连续函数HOTS,HATS
以及三线性插值函数
离散化
当然我们使用连续函数进行作用的话，我们最终还是要将具体的事件离散化成一个个的点

这里的离散化，也包括时间上的离散化，将时间离散成一个个时间箱

端到端的表征学习

前面介绍了一大堆铺垫，终于到自个方法的介绍了
最终的函数学习即用MLP实现的，将坐标点和时间戳作为MLP的输入，然后输出的激活图如公式（6）实现网格内的相加。（这里的代码只拿t作为输入，并且直接生成一个measurement）
在测试阶段可以用查表的方法节省推理时间

投影

由于核函数的学习只是得到了每个点的Measurement，最终要实现点序列转换成图像格式，因此有很多种投影方式，
第一种：EST（我们的），不需要投影，直接x y t p 填值

第二种，p上投影，把极性作为正负号乘进去

第三种，t方向投影（没有时间维，但是有两种极性，因此是two-channel）

第四种，tp方向投影(event frame)

实验评估

可以看出用时间戳作为Measurement，取得的效果最好
同时用学到的核函数比手工定义的函数效果好

其次，是EST的方法取得的性能最好
推理时间上，EST的表征比一些其他的异步方法更快

总结

对于事件表征的学习可以提升下游任务的性能，很好的一篇工作，就是不知道为什么后面很多工作没有采用这种表征方式