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基于SpikeYOLO改进的视频目标检测算法
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作者 张昭然 《计算机测量与控制》 2026年第3期171-176,185,共7页
脉冲神经网络因其突出的生物可解释性和能效,在对能量消耗有极端限制的应用领域正在受到越来越多的关注,但目前已实现算法普遍存在识别能力相对传统算法较弱、未充分利用输入数据的时间相关性等问题;为此提出了一种基于SpikeYOLO的改进... 脉冲神经网络因其突出的生物可解释性和能效,在对能量消耗有极端限制的应用领域正在受到越来越多的关注,但目前已实现算法普遍存在识别能力相对传统算法较弱、未充分利用输入数据的时间相关性等问题;为此提出了一种基于SpikeYOLO的改进算法,该算法引入多尺度组扩张卷积模块与残差时移模块,通过将过去相邻帧的部分通道移入本帧并进行特征融合,在增加少量参数的情况下改善了算法的信息提取和时间相关性的利用能力;通过引入多尺度组扩张卷积和残差结构,使算法能够有效融合调整后的特征图,以及减小非本帧特征引入导致的算法表达能力减弱和训练不稳定;实验结果表明,该算法在选取人与车两种目标的COCO2017静态数据集上的mAP 50达到72.0%,在类似的基于KITTI和MOT15数据集制作的动态数据集上的mAP 50也达到80.1%,相比基本算法分别提升了1.7%和1%,而算法参数量仅增加2%,有利于提升脉冲神经网络在视频相关目标识别任务上的应用前景。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 时移模块 视频目标识别 多尺度组扩张卷积 spikeyolo
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基于脉冲神经网络的边端协同目标检测方法研究
2
作者 王又辰 胡馨月 +5 位作者 田宗凯 杨雨婷 邹华懿 尤宝鑫 方志 杨艳萍 《网络安全与数据治理》 2025年第S1期247-252,共6页
随着边端设备在军事等领域应用的不断深化,边端设备的智能化能力往往是决定设备性能的重要因素。目标检测能力作为在不同环境中的重要智能应用,几乎在所有的端侧设备中都具有应用场景,如何准确并且低能耗地自动识别出关键目标往往是支... 随着边端设备在军事等领域应用的不断深化,边端设备的智能化能力往往是决定设备性能的重要因素。目标检测能力作为在不同环境中的重要智能应用,几乎在所有的端侧设备中都具有应用场景,如何准确并且低能耗地自动识别出关键目标往往是支撑后续决策的重要基础。主要研究一种融合脉冲神经网络的端侧智能的目标检测策略,该策略从目标检测任务出发,考虑端侧计算资源限制、模型算力消耗以及边端的通信问题,利用移动端的实时性与边缘端的计算能力,制定了实时深度目标检测的部署策略,保证目标检测任务的顺利进行。实验基于自采数据集TAT,在端侧目标检测任务中,使用了基于脉冲神经网络的YOLO框架,结果显示,识别效果在可接受的精度衰减范围内,模型参数量和能耗均有所降低。 展开更多
关键词 目标检测 边端协同 脉冲神经网络 spikeyolo
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