基于事件的传感器在高速平台中部署，但稀疏和波动性对传统目标检测技术构成挑战。脉冲神经网络适用于基于事件的数据，通过调节网络活动的膜电位动力学来增强稀疏输入特征。脉冲触发的自适应阈值稳定训练，提高网络性能。提出的SNN在基准数据集上取得显著成绩，展示了其潜力。模型结构简洁，保持高精度和低计算成本。

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基于事件的传感器在高速平台中部署，但稀疏和波动性对传统目标检测技术构成挑战。脉冲神经网络适用于表示基于事件的数据。脉冲特征金字塔网络在基于事件的目标检测中取得显著成绩，具有简洁结构和低计算成本。

基于事件的传感器在高速平台中部署，但稀疏和波动性对传统目标检测技术构成挑战。脉冲神经网络适用于基于事件的数据，通过调节网络活动的膜电位动力学来增强稀疏输入特征。脉冲触发的自适应阈值稳定训练，提高网络性能。提出的SNN在基准数据集上取得显著成绩，超过以前最好的SNN。模型结构简洁，保持高精度和低计算成本。

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基于事件的传感器具有高时间分辨率和动态范围，适用于高速平台。脉冲神经网络在表示基于事件的数据方面非常适用，可以增强稀疏输入的特征。研究开发了一种高效的用于基于事件的目标检测的脉冲特征金字塔网络，取得了显著的成绩。

基于事件的传感器具有高时间分辨率和动态范围，适用于高速平台。脉冲神经网络适用于基于事件的数据，具有稳定训练和高性能的优势。我们开发了一种高效的脉冲特征金字塔网络用于基于事件的目标检测，在基准数据集上取得了显著成绩。我们的模型结构简洁，同时保持高精度和较低计算成本。