利用低成本单光子雪崩二极管阵列增强手势识别的脉冲神经网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种紧凑的脉冲卷积神经网络（SCNN）和脉冲多层感知机（SMLP），用于在黑暗和明亮的环境中使用 9.6 个单光子雪崩二极管（SPAD）阵列来识别十种不同的手势，在我们的手势识别系统中，利用光子强度数据来训练和测试网络，与同样的网络拓扑和训练策略下的卷积神经网络（CNN）进行比较，结果显示 SCNN 在黑暗和环境光污染环境中实现了可比较的准确率（90.8%），并且只有 8...
我们提出了一种紧凑的脉冲卷积神经网络（SCNN）和脉冲多层感知机（SMLP），用于在黑暗和明亮的环境中使用 9.6 个单光子雪崩二极管（SPAD）阵列来识别十种不同的手势。与卷积神经网络（CNN）相比，SCNN 在黑暗和环境光污染环境中实现了可比较的准确率（90.8%），并且只有 8 个时间步长的浮点操作。SMLP 还呈现出计算工作量和准确性之间的平衡。
