PEOD

事件+RGB像素对齐,恶劣条件检测有基准可跑。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 1 🐛 待处理 1 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 165
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集与代码,免费使用

项目预览

PEOD 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队bupt-ai-cz
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集与代码,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言HTML
GitHub 星标★ 165
上线时间2025-11-10 00:00:00
代码更新2026-08-25
仓库体积30.9 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-20
浏览次数9

项目介绍

PEOD 是一个面向恶劣条件目标检测的像素对齐事件-RGB 基准数据集与配套代码。事件相机在低光、高动态、快速运动等场景下具有高时间分辨率和高动态范围优势,但事件流与 RGB 图像在空间和时间上难以精确对齐,导致多模态融合检测研究缺乏统一评测基准。PEOD 通过硬件同步与像素级标定,提供严格对齐的事件-RGB 成对数据,覆盖夜间、强逆光、运动模糊、雨雾等挑战场景,并给出目标检测标注。项目同时开源数据加载、对齐验证和基线检测模型的训练评测代码,方便研究者复现和公平比较。核心能力包括:像素对齐的多模态数据、挑战条件覆盖、检测标注、基线方法与评测协议,适合事件视觉、多模态融合和鲁棒感知研究。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-20 · 当前星标 ★ 165

核心亮点

  • 提供像素级对齐的事件-RGB成对数据,解决多模态融合中时空错位痛点
  • 覆盖夜间、逆光、运动模糊等挑战场景,填补恶劣条件检测评测空白
  • 附带数据加载、对齐验证与基线检测代码,可直接复现和公平比较

不足之处

  • 作为早期项目,数据规模和场景多样性可能有限,需持续扩充
  • 文档与社区生态尚在建设,使用门槛和长期维护待观察

适用场景

  • 事件相机与RGB融合的目标检测算法研究
  • 恶劣光照/高速运动场景下的鲁棒感知评测
  • 多模态数据集对齐方法与基准测试

替代项目

DSEC、MVSEC

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