事件驱动

本文提出EvTexture++，一种事件驱动的视频超分辨率纹理增强框架。与以往将事件用于运动估计不同，该方法利用事件的高频时空细节显式恢复纹理，通过定制纹理增强分支和迭代纹理增强模块，逐步挖掘高时间分辨率事件信息，实现纹理区域的渐进细化，从而生成更精确、细节更丰富的高分辨率视频。该框架还可作为即插即用模块提升现有VSR模型性能。

本文提出一种深度脉冲U-Net架构，将脉冲神经网络的生物合理性与U-Net的多尺度特征提取能力相结合，用于图像处理任务。通过脉冲神经元替代传统激活函数，在保持图像处理性能的同时显著降低计算能耗，为低功耗边缘端图像处理提供了新思路。