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基于尖峰驱动轻量级变压器网络的高效事件语义分割
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种轻量级变压器网络SLTNet，旨在解决人工神经网络在事件语义分割中的高计算和能耗问题。该方法提高了特征提取效率，在DDD17和DSEC-Semantic数据集上性能提升超过7.30%，能耗降低5.48倍，适合资源受限的边缘和移动平台。
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关键要点
- 本研究提出了一种轻量级变压器网络SLTNet。
- SLTNet旨在解决人工神经网络在事件语义分割中的高计算和能耗问题。
- 该方法通过高效的尖峰驱动卷积块和变压器块结构，提高了特征提取效率。
- 在DDD17和DSEC-Semantic数据集上，SLTNet性能提升超过7.30%。
- SLTNet能耗降低5.48倍，适合资源受限的边缘和移动平台。
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