Fleet

FLEET方法推动事件相机强化学习发展

研究人员开发了FLEET（通过高效令牌化从事件中学习特征），这是一种专为事件相机在强化学习任务中设计的新型特征提取方法。与先前将事件数据聚合到网格或依赖轨迹数据进行预训练的方法不同，FLEET直接处理事件序列。通过利用随机傅里叶特征和交叉注意力，它将可变事件流压缩为固定大小的潜在表示，将计算成本与传感器分辨率解耦，并实现端到端学习。FLEET在一个新的高吞吐量事件驱动强化学习基准上展示了最先进的性能和更高的鲁棒性。