ECCV 2024 Oral 最佳论文候选！SpikeYOLO：高性能低能耗目标检测网络

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨竹贤 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/714264914 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了目标检测框架 SpikeYOLO ，以及一种能够执行整数训练脉冲推理的脉冲神经元。在静态COCO数据集上，SpikeYOLO的mAP@50和mAP@50:95分别达到了 66.2% 和 48.9% ，比之前最先进的SNN模型分别提高了 +15.0% 和 +18.7% 。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 中国科学院自动化所李国齐课题组 论文： https://arxiv.org/abs/2407.20708 代码： github.com/BICLab/SpikeYOLO 脉冲神经网络（Spike Neural Networks，SNN）因其生物合理性和低功耗特性，被认为是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）的一种有效替代方案。然而，大多数SNN网络都由于其性能限制，只能应用于图像分类等简单任务。为弥补ANN和SNN在目标检测上之间的性能差距，本文提出了目标检测框架Spi ………………………………