Prophesee公司的事件驱动型开发环境增加了关键的开放源模块和一个训练数据的数据库。
法国人工智能开发商Prophesee发布了一套关键的开源软件模块和一套事件驱动型机器学习工具，例如光流和物体检测。
这家总部位于巴黎的公司正在向开发人员提供业界最大的基于高清事件的数据集，名为OpenEB，将这作为Metavision智能套件的一部分，供开发人员免费下载。这有助于开发人员使用事件驱动型的机器学习方法，机器学习是变化触发的，而不是神经网络框架触发的。
最新版本增加了一套扩展的开发工具和软件，用于设计带有事件驱动型机器学习的工业视觉系统。该套件现在包括近100种算法、67个代码示例和11个用于加速开发过程的用例专用应用程序模块。OpenEB的开源模块可通过Github（面向开源及私有软件项目的托管平台）获得，将使设计师能够构建自定义插件，并且确保与Metavision智能套件的兼容性，用于开发基于事件的系统。这为开发人员提供了一个分享机器视觉生态系统软件组件的平台。
“我们希望制定机器视觉生态系统的开放技术标准，使可访问性和互操作性达到新的水平，”Prophesee公司的首席执行官和联合创始人卢卡·维尔说道。“我们的方法为以基于事件的技术为中心的朝阳生态系统提供了一个丰富的开放基础和一个强大的开发框架。这包括我们多年来收集的既广泛又可靠的数据，以及利用我们在各种特定用途方面的专业技术知识来加速客户专用系统开发的应用程序模块。”
OpenEB数据库为摄像机制造商及其客户提供了一种标准的基于事件的数据格式。Metavision智能套件的开源模型使摄像机制造商及其客户的生态系统实现兼容。根据开源许可证发布一些关键模块可以加速定制插件的创建，同时确保与摄像机制造商底层硬件的兼容性。
从Prophesee在过去四年中创建的实序列数据集开始，这个开发环境为提供了一个完整的平台来快速开发机器学习应用程序。然后，开发人员使用各种工具来指导神经网络模型的开发，不仅对物体检测的监督训练任务进行基于事件的推理，而且还对光流自监督训练进行基于事件的推理，所有这些都针对基于事件的视觉进行了优化。此外，开发人员还可以使用提供的基于事件的模拟器轻松创建自己的模型或利用其现有的基于框架的数据集和模型，并且用基于事件的视觉对它们进行改进。
对于能用基于事件的视觉进行加强的关键工艺，Metavision智能套件添加了即时可用的新应用程序。这些包括：
