論文の概要: Deep Spiking Convolutional Neural Network for Single Object Localization Based On Deep Continuous Local Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05609v1
• Date: Wed, 12 May 2021 12:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:22:19.364559
• Title: Deep Spiking Convolutional Neural Network for Single Object Localization Based On Deep Continuous Local Learning
• Title（参考訳）: deep spiking convolutional neural network for single object localization based based deep continuous local learning (情報ネットワーク)
• Authors: Sami Barchid, Jos\'e Mennesson, Chaabane Dj\'eraba
• Abstract要約: グレースケール画像における単一物体の局所化のための深部畳み込みスパイクニューラルネットワークを提案する。 Oxford-IIIT-Petで報告された結果は、教師付き学習アプローチによるスパイクニューラルネットワークの活用を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of neuromorphic hardware, spiking neural networks can be a good energy-efficient alternative to artificial neural networks. However, the use of spiking neural networks to perform computer vision tasks remains limited, mainly focusing on simple tasks such as digit recognition. It remains hard to deal with more complex tasks (e.g. segmentation, object detection) due to the small number of works on deep spiking neural networks for these tasks. The objective of this paper is to make the first step towards modern computer vision with supervised spiking neural networks. We propose a deep convolutional spiking neural network for the localization of a single object in a grayscale image. We propose a network based on DECOLLE, a spiking model that enables local surrogate gradient-based learning. The encouraging results reported on Oxford-IIIT-Pet validates the exploitation of spiking neural networks with a supervised learning approach for more elaborate vision tasks in the future.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックハードウェアの出現により、スパイクニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークのエネルギー効率の良い代替手段となり得る。 しかし、コンピュータビジョンタスクの実行にスパイクニューラルネットワークを使うことは、主に数字認識のような単純なタスクに焦点を当て、制限されている。 より複雑なタスク(例えば、)を扱うのは難しいままです。 セグメンテーション(セグメンテーション、オブジェクト検出) これらのタスクのためにディープスパイクニューラルネットワークの作業が少ないためです。 本稿では,スパイキングニューラルネットワークを用いた最新のコンピュータビジョンに向けて,第一歩を踏み出すことを目的とした。 グレースケール画像における単一物体の局所化のための深部畳み込みスパイクニューラルネットワークを提案する。 本稿では,局所的な代理勾配に基づく学習を可能にするスパイキングモデルであるDECOLLEに基づくネットワークを提案する。 Oxford-IIIT-Petで報告された奨励的な結果は、将来的にはより精巧な視覚タスクのために教師付き学習アプローチによるスパイクニューラルネットワークの活用を検証する。

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