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GET: 组合事件变换器对于基于事件的视觉
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为GET的新型神经元感知传感器，用于事件驱动视觉的特征提取。GET方法解耦了时间极性和空间信息，并通过双自注意机制和团体令牌聚合模块进行特征通信和整合。实验证明，GET优于其他方法。
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关键要点
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提出了一种新型神经元感知传感器，名为Group Event Transformer（GET）。
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GET用于事件驱动视觉的特征提取，解耦了时间极性信息和空间信息。
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通过事件双自注意机制和团体令牌聚合模块实现特征通信和整合。
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在四个事件驱动分类数据集和两个事件驱动目标检测数据集上的实验结果表明，GET优于现有方法。
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