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优化图表示以用于基于事件视觉的图卷积网络的硬件实现
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内容提要
最近相机研究在使用原始稀疏数据方面取得进展，通过比较分析不同图卷积操作，发现特征提取模块参数减少450倍，数据表示大小减少4.5倍，分类准确率提高6.3%。此外，实现了目标检测体系结构，在N-Caltech101数据集上达到53.7%准确率和每秒82个图的执行速度。
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关键要点
- 事件相机研究通过使用原始稀疏数据取得进展，具有高时间分辨率、高动态范围、低延迟和抗图像模糊性。
- 基于图卷积网络（GCNs）的事件数据分析方法被认为前景广阔。
- 当前研究主要集中在优化计算成本，忽视内存成本。
- 比较分析不同图卷积操作，特征提取模块参数减少450倍，数据表示大小减少4.5倍。
- 分类准确率保持在52.3%，比最先进方法提高6.3%。
- 实现目标检测体系结构，在N-Caltech101数据集上达到53.7%准确率和每秒82个图的执行速度。
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