SpikeCV 是一款全新的开源计算机视觉平台，专为脉冲相机设计。您可以在这里了解更多关于 SpikeCV 的信息。
两篇NeurIPS 2024被接收! 恭喜樊斌、陈康！
两篇ACM MM 2024被接收! 恭喜熊博、张济远！
一篇ECCV 2024被接收! 恭喜胡力文！
六篇CVPR 2024被接收! 恭喜张济远、苏长青、董彦辰、赵睿、常亚坤、朱林！
五篇AAAI 2024被接收! 恭喜张济远、赵君伟、董彦辰、赵睿、朱林！
两篇NeurIPS 2023被接收! 恭喜陈世炎、张济远、夏禄杰！
一篇ACM MM 2023被接收! 恭喜赵君伟！
一篇TCSVT被接收! 恭喜赵君伟！
一篇TPAMI被接收! 恭喜郑雅菁！
提供了脉冲相机彩色重构数据集BSS，包含28个拜耳模式脉冲流片段，涉及运动来源包括脉冲相机和物体运动。
集成了"Learning a Deep Demosaicing Network for Spike Camera with Color Filter Array (TIP 24, Dong, et al.)"中的彩色脉冲相机重构网络CSpkNet，提供相关模型和测试代码。
集成了"Recognizing High-Speed Moving Objects with Spike Camera (ACM MM 23, Zhao, et al.)"中的高速物体识别算法HSSR，包含相关模型和推理代码。
集成了"SpiReco: Fast and Efficient Recognition of High-Speed Moving Objects with Spike Cameras (TCSVT 23, Zhao, et al.)"中的脉冲相机物体识别算法SpiReco。
添加了"Learning Super-Resolution Reconstruction for High Temporal Resolution Spike Stream (TCSVT 21, Xijie Xiang)"中的脉冲超分重建算法。包含了相关模型和推理代码。
"我们是北京大学的研究团队。为了建立一个脉冲视觉的社区生态系统，以便更多的用户能够充分利用脉冲相机，我们建立了 SpikeCV 开源平台， 该平台提供了各种超高速场景数据集、硬件接口和易于使用的模块库。 SpikeCV专注于封装脉冲数据、标准化数据集接口、模块化视觉任务以及挑战性场景的实时应用， 其可以作为一个Python库，满足大多数研究者在数值分析方面的需求。
“工欲善其事，必先利其器。”
《论语》
我们致力于将算法、硬件和数据整合到一个统一的接口中，以供用户利用。
我们为社区提供了用于开发的开源平台。
我们提供了使用脉冲相机完成真实场景中视觉任务的用例。