論文の概要: Bio-inspired visual attention for silicon retinas based on spiking
neural networks applied to pattern classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14753v1
- Date: Mon, 31 May 2021 07:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-02 04:31:08.504889
- Title: Bio-inspired visual attention for silicon retinas based on spiking
neural networks applied to pattern classification
- Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークを用いたシリコン網膜のバイオインスパイア視覚注意のパターン分類への応用
- Authors: Am\'elie Gruel and Jean Martinet
- Abstract要約: Spiking Neural Networks(SNN)は、従来の人工ネットワークよりも生物学に近い、非同期タイプの人工ニューラルネットワークである。
本稿では,SNNを用いたイベントビデオ分類のケーススタディについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual attention can be defined as the behavioral and cognitive process of
selectively focusing on a discrete aspect of sensory cues while disregarding
other perceivable information. This biological mechanism, more specifically
saliency detection, has long been used in multimedia indexing to drive the
analysis only on relevant parts of images or videos for further processing.
The recent advent of silicon retinas (or event cameras -- sensors that
measure pixel-wise changes in brightness and output asynchronous events
accordingly) raises the question of how to adapt attention and saliency to the
unconventional type of such sensors' output. Silicon retina aims to reproduce
the biological retina behaviour. In that respect, they produce punctual events
in time that can be construed as neural spikes and interpreted as such by a
neural network.
In particular, Spiking Neural Networks (SNNs) represent an asynchronous type
of artificial neural network closer to biology than traditional artificial
networks, mainly because they seek to mimic the dynamics of neural membrane and
action potentials over time. SNNs receive and process information in the form
of spike trains. Therefore, they make for a suitable candidate for the
efficient processing and classification of incoming event patterns measured by
silicon retinas. In this paper, we review the biological background behind the
attentional mechanism, and introduce a case study of event videos
classification with SNNs, using a biology-grounded low-level computational
attention mechanism, with interesting preliminary results.
- Abstract（参考訳）: 視覚的注意は、知覚手がかりの離散的な側面に選択的に焦点を合わせ、他の知覚可能な情報を無視する行動的および認知的プロセスとして定義することができる。
この生物学的メカニズム、特に塩分検出は、マルチメディアインデックス化において、画像やビデオの関連部分にのみ分析を駆り立てて、さらなる処理を行うために長い間使われてきた。
最近のシリコン網膜(またはイベントカメラ)の出現は、このようなセンサーの出力の非伝統的なタイプに対して、どのように注意と礼儀正しく適応するかという疑問を提起している。
シリコン網膜は生物学的網膜の挙動を再現することを目指している。
その点において、彼らは時間的事象を生成し、それは神経スパイクと解釈され、ニューラルネットワークによって解釈される。
特に、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ネットワークよりも生物学に近い、非同期タイプの人工ニューラルネットワークを表現している。
SNNはスパイク列車の形で情報を受信し処理する。
したがって、シリコン網膜で測定される入射イベントパターンの効率的な処理と分類に適した候補となる。
本稿では,注意機構の背後にある生物学的背景を概観し,生物基盤の低レベル計算的注意機構を用いたsnsを用いたイベントビデオ分類のケーススタディと興味深い予備結果を紹介する。
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