基于事件视觉的脉冲神经网络的异步生物合理神经元

 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。

脉冲神经网络 (SNNs) 提供了一种生物启发的计算机视觉方法，可以在处理视觉数据时提高效率并降低能耗。我们提出了一种异步生物合规神经元 (ABN)，用于自动调整输入信号的变化。在各种数据集上的全面评估表明 ABN 在图像分类和分割、维持神经平衡和能效方面具有增强性能。

基于事件的传感器具有高时间分辨率和动态范围，适用于高速平台。脉冲神经网络在表示基于事件的数据方面非常适用，可以增强稀疏输入的特征。研究开发了一种高效的用于基于事件的目标检测的脉冲特征金字塔网络，取得了显著的成绩。

基于事件的传感器 特征金字塔网络 目标检测 神经网络 脉冲神经网络 高效
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