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SpikeVideoFormer: 一种高效的脉冲驱动视频变换器，具有汉明注意力和 $\mathcal{O}(T)$ 复杂度
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了SpikeVideoFormer，一种高效的脉冲驱动视频变换器，采用汉明注意力和线性时间复杂度。该模型在视频分类、人类姿态跟踪和语义分割等任务中表现优越，显著提升了脉冲神经网络的能效和性能。
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关键要点
- 本研究提出SpikeVideoFormer，一种高效的脉冲驱动视频变换器。
- SpikeVideoFormer采用汉明注意力和线性时间复杂度，解决了脉冲神经网络在视频视觉任务中的应用不足。
- 该模型有效将传统的真实值注意力转化为脉冲注意力，提升了能效。
- SpikeVideoFormer在视频分类、人类姿态跟踪和语义分割等任务中表现优越，超越了现有的脉冲神经网络方法。
- 实证结果显示，该模型在效率上大幅领先于其他方法。
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