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Uploaded byTakuya Minagawa
第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」（前編）発表資料：State Space Models for Event Cameras
第61回コンピュータビジョン勉強会＠関東「CVPR2024読み会」（前編）発表資料 https://kantocv.connpass.com/event/321174/
![[DL輪読会] Learning Finite State Representations of Recurrent Policy Networks (I...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190830kaitosuzuki-190902060756-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
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第61回CV勉強会「CVPR2024読み会」（前編）発表資料：State Space Models for Event Cameras
- 1. 第61回 CV勉強会@関東「CVPR2023読み会(前編)」 State SpaceModels for Event Cameras 2024/07/07 takmin
- 2. 自己紹介 2 株式会社ビジョン＆ITラボ 代表取締役 皆川 卓也（みながわたくや） 博士（工学） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 株式会社フューチャースタンダード 技術顧問 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事（2018年法人化） http://visitlab.jp
- 3. 事業内容 1. Ｒ＆Ｄコンサルティング 2. 受託研究/開発 3.開発マネジメント 4. 開発コンサルティング 5. ビジネス化コンサルティング 3
- 4.
- 5. AR探索アドベンチャー 5 スマホでイラスト、ランド マーク、ものなどを撮影 すると、キャラクターやア イテムが現れてストー リーが進むアドベン チャーゲーム。 アプリインストール不要 シナリオエンジンにより、 ユーザの行動や天候、混 雑具合によって動的なス トーリー変更が可能 拡張現実感(AR)
- 6. 紹介する論文 7 State SpaceModels for Event Cameras Nikola Zubic, Mathias Gehrig, Davide Scaramuzza Robotics and Perception Group, University of Zurich, Switzerland イベントカメラを用いた物体検出等を行う従来手法は、学習測度の 問題や、学習時と異なる周波数に対応できない問題を、状態空間 モデル（SSM）を導入することで解決
- 7. イベントカメラ 8 輝度の変化のみ転送 非同期なイベントシーケンスを発生 低遅延、ブラー無し、High Dynamic Range
- 8. Related Work 9 Gehrig,M., & Scaramuzza, D. (2023). RecurrentVisionTransformers for Object Detection with Event Cameras. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) VisionTransformer + LSTMを用いて、イベントカメラから物体検出
- 9. Related Work 10 Gehrig,M., & Scaramuzza, D. (2023). RecurrentVisionTransformers for Object Detection with Event Cameras. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) VisionTransformer + LSTMを用いて、イベントカメラから物体検出 𝒆𝑘 = (𝑥𝑘, 𝑦𝑘, 𝑡𝑘, 𝑝𝑘) 画素の 座標 発生 時刻 変化方向 （正/負） (2𝑇, 𝐻, 𝑊)とすることで、 画像として処理
- 10. Related Work 11 Gehrig,M., & Scaramuzza, D. (2023). RecurrentVisionTransformers for Object Detection with Event Cameras. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) VisionTransformer + LSTMを用いて、イベントカメラから物体検出 空間内での Local Window Self-Attention 空間内での Dilated Attention
- 11. 本手法 12 LSTMを状態空間モデル（State SpaceModel）に置き換え る RVT Block → SSM-ViT Block SSM-ViT Block
- 12. 状態空間モデル（SSM）の利用 13 SSM利用のメリット： 既存手法と比べて、長い時系列データを扱える 学習が高速 学習時と推論時で異なる周波数を扱うことができる。 今回、S4、S4D、S5というSSMを使用。 次のスライドから、S4、S4D、S5に至るSSMの進化を簡単に解 説
- 13. HiPPO 14 Gu,A., Dao,T.,Ermon, S., Rudra,A., & Ré, C. (2020). HiPPO: Recurrent memory with optimal polynomial projections.Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 系列データを関数（直交多項式の和）で近似することで、理論上無限長の 系列を扱うことができる。
- 14. HiPPO 15 Gu,A., Dao,T.,Ermon, S., Rudra,A., & Ré, C. (2020). HiPPO: Recurrent memory with optimal polynomial projections.Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 系列データを関数（直交多項式の和）で近似することで、理論上無限長の 系列を扱うことができる。 任意の関数𝑓(𝑡) からサンプリングし た系列データ𝑓𝑖 系列データをN個の 直交多項式へ投影 𝜇(𝑡𝑖) : 測度（=データへの重み） 基底関数（直交多項 式）の係数𝑐(𝑡) 係数𝑐(𝑡)を逐次的に更新 離散化 𝐴𝑘はサンプリング間隔∆t に依存しない（学習時と推 論時に異なる周波数に対 応）
- 15. LSSL 16 Gu,A., Johnson,I., Goel, K., Saab, K., Dao,T., Rudra,A., & Ré, C. (2021). Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPOを状態空間モデルへ拡張 逐次処理を畳み込み処理として並列化
- 16. LSSL 17 Gu,A., Johnson,I., Goel, K., Saab, K., Dao,T., Rudra,A., & Ré, C. (2021). Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPOを状態空間モデルへ拡張 逐次処理を畳み込み処理として並列化 状態空間モデル ሶ 𝑥 𝑡 = 𝐀𝑥 𝑡 + 𝐁𝑢 𝑡 𝑦 𝑡 = 𝐂𝑥 𝑡 + 𝐃𝑢 𝑡 入力 内部状態 出力 HiPPO ሶ 𝑐 𝑡 = 𝐀𝑐 𝑡 + 𝐁𝑓 𝑡
- 17. LSSL 18 Gu,A., Johnson,I., Goel, K., Saab, K., Dao,T., Rudra,A., & Ré, C. (2021). Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPOを状態空間モデルへ拡張 逐次処理を畳み込み処理として並列化 状態空間モデル ሶ 𝑥 𝑡 = 𝐀𝑥 𝑡 + 𝐁𝑢 𝑡 𝑦 𝑡 = 𝐂𝑥 𝑡 + 𝐃𝑢 𝑡 入力 内部状態 出力 離散化状態空間モデル 𝑥𝑘 = ഥ 𝐀𝑥𝑘−1 + ഥ 𝐁𝑢𝑘 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂𝑥𝑘 + ഥ 𝐃𝑢𝑘
- 18. LSSL 19 Gu,A., Johnson,I., Goel, K., Saab, K., Dao,T., Rudra,A., & Ré, C. (2021). Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPOを状態空間モデルへ拡張 逐次処理を畳み込み処理として並列化 状態空間モデル ሶ 𝑥 𝑡 = 𝐀𝑥 𝑡 + 𝐁𝑢 𝑡 𝑦 𝑡 = 𝐂𝑥 𝑡 + 𝐃𝑢 𝑡 入力 内部状態 出力 離散化状態空間モデル 𝑥𝑘 = ഥ 𝐀𝑥𝑘−1 + ഥ 𝐁𝑢𝑘 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂𝑥𝑘 + ഥ 𝐃𝑢𝑘 離散化状態空間モデルを展開すると、畳み込み演算 に変換できる (ഥ 𝐃𝑢𝑘はSkip Connectionとみなして省略) 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂(ഥ 𝐀𝑥𝑘−1 + ഥ 𝐁𝑢𝑘) ↓ 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂ഥ 𝐀𝑥𝑘−1 + ҧ 𝐂ഥ 𝐁𝑢𝑘 ↓ 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂ഥ 𝐀𝟐 𝑥𝑘−2 + ҧ 𝐂ഥ 𝐀ഥ 𝐁𝑢𝑘−1 + ҧ 𝐂ഥ 𝐁𝑢𝑘 ↓ ↓ 𝑦𝑘 = ҧ 𝐂ഥ 𝐀𝒌ഥ 𝐁𝑢0 + ҧ 𝐂ഥ 𝐀𝒌−𝟏ഥ 𝐁𝑢1 + ⋯ + ҧ 𝐂ഥ 𝐀ഥ 𝐁𝑢𝑘−1 + ҧ 𝐂ഥ 𝐁𝑢𝑘 ↓ 𝑦 = ഥ 𝑲 ∗ 𝒖 ഥ 𝑲 = ҧ 𝐂ഥ 𝐁, ҧ 𝐂ഥ 𝑨ഥ 𝐁, … , ҧ 𝐂ഥ 𝐀𝐿−1ഥ 𝐁 …
- 19. S4 20 Gu,A., Goel,K., & Ré, C. (2022). Efficiently Modeling Long Sequences With Structured State Spaces. International Conference on Learning Representations (ICLR). 畳み込みカーネルഥ 𝑲の計算を様々な数学的テクニックを用いて簡 略化
- 20. S4 21 Gu,A., Goel,K., & Ré, C. (2022). Efficiently Modeling Long SequencesWith Structured State Spaces. International Conference on Learning Representations (ICLR). 畳み込みカーネル𝑲の計算を様々な数学的テクニックを用いて簡略化 Diagonal Plus Low-Rank 𝑨 = 𝚲 − 𝒑𝒒∗ 対角行列と低階級の和 ሶ 𝑥 𝑡 = 𝐀𝑥 𝑡 + 𝐁𝑢 𝑡 𝑦 𝑡 = 𝐂𝑥 𝑡 周波数領域で畳 み込みカーネル 𝑲を生成 周波数領域で 𝒖と𝑲を乗算 （＝時間領域で 畳み込み） 入力信号𝒖を フーリエ変換 出信号𝒚を逆 フーリエ変換
- 21. S4D 22 Gu,A., Gupta,A.,Goel, K., & Ré, C. (2022). On the Parameterization and Initialization of Diagonal State Space Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPO行列のDPLRからlow-rank項を取り除き、対角行列のみの形にして も、実験的にうまくいくことがわかっている。 この現象を数学的に解析し、S4より簡易な手法を提案
- 22. S4D 23 Gu,A., Gupta,A.,Goel, K., & Ré, C. (2022). On the Parameterization and Initialization of Diagonal State Space Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) HiPPO行列のDPLRからlow-rank項を取り除き、対角行列のみの形にして も、実験的にうまくいくことがわかっている。 この現象を数学的に解析し、より簡易な手法を提案 対角行列
- 23. S5 24 Smith, J.T.H.,Warrington,A., & Linderman, S.W. (2023). Simplified State Space Layers for Sequence Modeling. International Conference on Learning Representation (ICLR) S4は入力𝒖のチャネルを個別に処理するのに対し、S5は全チャネルを一括で処理 S4D同様DPLRの対角成分のみ使用 畳み込み処理の代わりに再帰処理を並列化（Parallel Scan）
- 24. 本手法 25 LSTMを状態空間モデル（State SpaceModel）に置き換え る RVT Block → SSM-ViT Block SSM-ViT Block
- 25. Low-pass bandlimiting 26 学習時よりも高い周波数の信号に対し推定を行う場合、 エイリアシングの問題が発生 以下の２つの対策を取る Output Masking: 畳み込みカーネル𝑲の周波数成分𝑓𝑛を選択的にマスクする(𝛼 = 1の 時、Nyquist limit) 𝐶𝑛 = ൝ 𝐶𝑛 if 𝑓𝑛 ≤ 𝛼 2 , 0 otherwise, 𝐇2 Norm 損失関数に、畳み込みカーネル𝑲の𝜔𝑚𝑖𝑛以上の周波数スペクトラム の和を加える
- 26. Experiments 27 以下の２つのイベントカメラデータセットに対して評価 Gen1 https://www.prophesee.ai/2020/01/24/prophesee-gen1-automotive- detection-dataset/ 1 Mpx https://www.prophesee.ai/2020/11/24/automotive-megapixel-event- based-dataset/ ベースモデル：ViT-SSM-B 軽量モデル：ViT-SSM-S 学習はTimeWindow Size 50ms (20Hz)、binの数は10で 行った
- 27.
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- 29. SSMs: initialization &bandlimiting 30 SSMのモデルと初期化方法、周波数制限パラメータ毎の 比較（初期化法の詳細はS4Dの論文参照） モデル名-初期化法
- 30. SSM Utilization Analysis 31 各層のRVT BlockやSSM-ViT Blockの再帰性がどれだけ 性能に影響をしているかの評価
- 31. Evaluation at differentfrequencies 32
- 32. DSECデータセットでの評価 33 1 Mpxデータセットで学習したモデルでDSECデータセットを評価 結果動画 https://youtu.be/WRZZJn6Me9M?si=g5JBNIccSr5sL6-F&t=175
- 33. 結論 34 イベントカメラの物体検出タスクに対して、Vision TransformerとState SpaceModelを利用することで、高周 波数帯で、従来法に比べて30 mAP以上高い精度と33% の学習速度の向上を達成した。 SSM-ViTモデルは、学習時とは異なる周波数での推論に 対しても、追加学習無しで適応可能。 更にOutput Maskingと𝐇2 Norm調整によって特に高周 波で問題となるエイリアシングを抑えることができた。