深度直接训练的脉冲神经网络在目标检测中的应用 —— 探索未来视觉AI的新前沿...

深度直接训练的脉冲神经网络在目标检测中的应用 —— 探索未来视觉AI的新前沿

EMS-YOLO Offical implementation of "Deep Directly-Trained Spiking Neural Networks for Object Detection" (ICCV2023) EMS-YOLO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EMS-YOLO

在当今日益增长的人工智能领域,目标检测技术是视觉识别中不可或缺的一环。今天,我们将带您深入了解一个令人兴奋的开源项目——基于深度直接训练的脉冲神经网络(Spiking Neural Networks, SNN)进行对象检测的研究成果,这一成果发表于ICCV2023,展现了神经科学与计算机视觉交叉融合的最新进展。

项目介绍

本项目实现了一种名为EMS-YOLO的创新目标检测框架,它直接利用了脉冲神经网络的特性,这在

EMS-YOLO Offical implementation of "Deep Directly-Trained Spiking Neural Networks for Object Detection" (ICCV2023) EMS-YOLO 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EMS-YOLO

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 卷积神经网络国内外研究进展 #### 国外研究进展 国外对于卷积神经网络(CNNs)的研究已经取得了显著成就。自AlexNet在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛上取得突破以来,CNNs的性能不断得到提升。ResNet-50在2015年同一赛事中的表现更是超越了人类平均水平,在Top-5识别正确率达到了96.4%[^2]。 除了图像识别领域之外,CNNs还被广泛应用于多个前沿技术中。例如,谷歌DeepMind公司开发的人工智能围棋程序AlphaGo于2016年击败了世界围棋冠军李世石,这标志着深度学习不仅限于感知任务,还能解决复杂的决策问题。 #### 国内研究进展 在国内,科研机构和企业也在积极投入资源推进CNNs及相关技术的研发工作。中国科学院等单位正在探索基于Nor Flash存储器的脉冲神经网络量化方法,旨在降低功耗的同时保持较高的精度[^3]。此外,国内多家高校与研究所也参与到国际顶级会议论文发表行列之中,贡献了许多创性的研究成果。 #### 最成果概述 近年来,随着硬件加速技术和分布式训练框架的进步,研究人员能够构建更加庞大而高效的CNN架构来应对日益增长的数据量需求。同时,在理论层面也有不少的发现,如改进版激活函数、正则化策略以及更有效的优化算法等都被引入到实际应用当中。值得注意的是,“轻量化”成为了一个重要方向——通过压缩模型尺寸而不损失太多准确性,从而让移动设备也能运行高性能AI应用程序[^5]。 ```python import torch.nn as nn class LightweightConvNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(LightweightConvNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3), nn.ReLU(inplace=True), ... ) def forward(self, x): out = self.features(x) return out ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

柯茵沙

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值