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b'EventFly: Event Camera Perceptio'
b'n from Ground to the Sky\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000006
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b'Lingdong Kong\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000a
b'Dongyue Lu\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
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b'Xiang Xu\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000b
b'Lai Xing Ng\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000d
b'Wei Tsang Ooi\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000013
b'Benoit R. Cottereau\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000051a
b'Cross-platform adaptation in eve'
b'nt-based dense perception is cru'
b'cial for\ndeploying event cameras'
b' across diverse settings, such a'
b's vehicles, drones, and\nquadrupe'
b'ds, each with unique motion dyna'
b'mics, viewpoints, and class\ndist'
b'ributions. In this work, we intr'
b'oduce EventFly, a framework for '
b'robust\ncross-platform adaptation'
b' in event camera perception. Our'
b' approach comprises\nthree key co'
b'mponents: i) Event Activation Pr'
b'ior (EAP), which identifies\nhigh'
b'-activation regions in the targe'
b't domain to minimize prediction '
b'entropy,\nfostering confident, do'
b'main-adaptive predictions; ii) E'
b'ventBlend, a data-mixing\nstrateg'
b'y that integrates source and tar'
b'get event voxel grids based on\nE'
b'AP-driven similarity and density'
b' maps, enhancing feature alignme'
b'nt; and iii)\nEventMatch, a dual-'
b'discriminator technique that ali'
b'gns features from source,\ntarget'
b', and blended domains for better'
b' domain-invariant learning. To\nh'
b'olistically assess cross-platfor'
b'm adaptation abilities, we intro'
b'duce EXPo, a\nlarge-scale benchma'
b'rk with diverse samples across v'
b'ehicle, drone, and quadruped\npla'
b'tforms. Extensive experiments va'
b'lidate our effectiveness, demons'
b'trating\nsubstantial gains over p'
b'opular adaptation methods. We ho'
b'pe this work can pave\nthe way fo'
b'r more adaptive, high-performing'
b' event perception across diverse'
b' and\ncomplex environments.\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000005c4
b'Title: EventFly: Event Camera Pe'
b'rception from Ground to the Sky\n'
b'\nAuthors: Lingdong Kong, Dongyue'
b' Lu, Xiang Xu, Lai Xing Ng, Wei '
b'Tsang Ooi, Benoit R. Cottereau\n\n'
b'Abstract: Cross-platform adaptat'
b'ion in event-based dense percept'
b'ion is crucial for\ndeploying eve'
b'nt cameras across diverse settin'
b'gs, such as vehicles, drones, an'
b'd\nquadrupeds, each with unique m'
b'otion dynamics, viewpoints, and '
b'class\ndistributions. In this wor'
b'k, we introduce EventFly, a fram'
b'ework for robust\ncross-platform '
b'adaptation in event camera perce'
b'ption. Our approach comprises\nth'
b'ree key components: i) Event Act'
b'ivation Prior (EAP), which ident'
b'ifies\nhigh-activation regions in'
b' the target domain to minimize p'
b'rediction entropy,\nfostering con'
b'fident, domain-adaptive predicti'
b'ons; ii) EventBlend, a data-mixi'
b'ng\nstrategy that integrates sour'
b'ce and target event voxel grids '
b'based on\nEAP-driven similarity a'
b'nd density maps, enhancing featu'
b're alignment; and iii)\nEventMatc'
b'h, a dual-discriminator techniqu'
b'e that aligns features from sour'
b'ce,\ntarget, and blended domains '
b'for better domain-invariant lear'
b'ning. To\nholistically assess cro'
b'ss-platform adaptation abilities'
b', we introduce EXPo, a\nlarge-sca'
b'le benchmark with diverse sample'
b's across vehicle, drone, and qua'
b'druped\nplatforms. Extensive expe'
b'riments validate our effectivene'
b'ss, demonstrating\nsubstantial ga'
b'ins over popular adaptation meth'
b'ods. We hope this work can pave\n'
b'the way for more adaptive, high-'
b'performing event perception acro'
b'ss diverse and\ncomplex environme'
b'nts.\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
0x0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000021
b'http://arxiv.org/abs/2503.19916v'
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