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Efficient Event-based Semantic Segmentation with Spike-driven Lightweight Transformer Networks
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内容提要
本研究提出了一种名为SLTNet的轻量级变压器网络，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。该方法通过高效的卷积和变压器结构，提高了语义特征提取效率，在DDD17和DSEC-Semantic数据集上性能提升超过7.30%，能耗降低5.48倍，显示出在边缘/mobile平台上的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种名为SLTNet的轻量级变压器网络，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。
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SLTNet通过高效的尖峰驱动卷积块和变压器块结构，提高了语义特征提取的效率。
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在DDD17和DSEC-Semantic数据集上，SLTNet的性能提升超过7.30%，能耗降低5.48倍。
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该方法显示出在资源受限的边缘/mobile平台上的应用潜力。
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