原文:Spiking-YOLO : 前沿性研究,脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 | AAAI 2020

论文提出Spiking YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低。论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking YOLO: Spiking Neural Network for Energy Efficient Object Detection 论文地址:https: arxiv.or ...

2020-04-27 10:06 0 826 推荐指数:

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脉冲神经网络

生物神经元 1.神经元基本结构 细胞体 神经突 树突 大多呈树状分支 接受外部刺激,并将冲动传递到细胞体 轴突 细索状 末端存在许多分支(轴突终末) 冲动 ...

Thu Jul 30 18:52:00 CST 2020 0 1189
卷积神经网络(三)目标检测

1、目标定位:(以定位汽车为例) 将图像分类:行人、汽车、摩托车、纯背景图,使用softmax函数输出结果. 输出的结果不仅仅是分类,还有四个标记:bx、by、bh、bw. 这四个数据为被检测对象的边界框的参数. 左上角坐标(0,0),右下角坐标(1,1). 输出结果的表示形式 ...

Mon Nov 18 22:38:00 CST 2019 0 322
卷积神经网络(三)--目标检测

本章介绍目标定位和目标检测(包含多目标检测)。 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后,Softmax层输出4 x 1向量,分别是: 注意,class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain,car,motorcycle ...

Wed Oct 31 06:32:00 CST 2018 0 736
脉冲神经网络研究进展综述——论文摘抄

0 引言   神经网络被认为是当前人工智能发展的主要驱动力,其经历了几个发展阶段。第1个阶段是感知机。1958年;美国神经学家Rosenblatt提出了可以模拟人类感知能力的机器,并称之为"感知机",随后成功地在IBM704机上完成了感知机的仿真,并于1960年基于感知机实现了能够识别 ...

Fri Mar 12 01:31:00 CST 2021 7 1154
脉冲神经网络研究现状及展望——论文摘抄

论文参见:http://cjc.ict.ac.cn/online/bfpub/ztl-20201223120834.pdf 1 引言   随着脑科学研究和人工智能的快速发展,具有交叉学科特点的类脑智能研究受到人们日益广泛的关注。类脑智能算法的本质,是期望从生物科学研究结果中得到结构 ...

Thu Apr 22 23:30:00 CST 2021 0 542
移动目标检测(纯图像方式、无需神经网络训练)

  偶然看到一个公众号的文章,对移动目标检测系统的设计,这是一种极为简便,容易实现的目标检测,因为它不需要训练神经网络,也不需要制作训练集,前提是背景不能变化,最适用于固定摄像头的环境,比如说路口的车辆目标检测,智能生产线上对产品的检测等。缺点是针对不同的使用环境需要适当的调整一些参数,找到的轮廓 ...

Sat May 02 00:57:00 CST 2020 0 1242
 
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