双向动态值SNN用于增强对象检测,具有丰富的尖峰信息
Shaoxing Wu1, Gang Wang2, Yong Song1
1School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China.
Frontiers in neuroscience
|October 8, 2025
概括
本研究介绍了双向动态值尖端神经网络 (BD-SNN),以提高对象检测的准确性. BD-SNN增强了信息能力,在基准数据集上表现优于现有的方法.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 神经科学启发的计算技术
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 尖端神经网络 (SNN) 提供能源效率,但由于信息容量有限,在复杂的任务 (如对象检测) 中难以准确.
- 直接训练的SNN通常表现不佳的人工神经网络 (ANN) 因为二进制尖峰特征地图.
研究的目的:
- 提高直接训练的尖端神经网络对象检测的准确性和信息编码能力.
- 引入一种新的SNN架构,BD-SNN,克服传统SNN的局限性.
主要方法:
- 拟议的双向动态值神经元 (BD-LIF) 发出双极峰值 (+1/-1) 并动态调整值.
- 引入了两种全尖的新型残留块 (BD-Block1和BD-Block2),用于高效的特征提取和多尺度融合.
- 在COCO和Gen1对象检测数据集上实施和评估了BD-SNN架构.
主要成果:
- 在COCO数据集上,BD-SNN在最先进的EMS-YOLO方法上提高了3.1%的准确性.
- 与EMS-YOLO相比,BD-SNN在Gen1数据集上的准确性提高了2.8%.
- 拟议的BD-LIF神经元和BD-Blocks有效地提高了信息编码和网络性能.
结论:
- 与现有的SNN方法相比,新的BD-SNN架构显著提高了对象检测的准确性.
- 双向动态值神经元和专门的残留块有效地提高了SNN的性能.
- BD-SNN为基于SNN的高能效和精确的物体检测提供了一个有希望的进步.


