論文の概要: MSS-DepthNet: Depth Prediction with Multi-Step Spiking Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12156v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 10:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:10:19.884283
• Title: MSS-DepthNet: Depth Prediction with Multi-Step Spiking Neural Network
• Title（参考訳）: MSS-DepthNet:マルチステップスパイクニューラルネットワークによる深さ予測
• Authors: Xiaoshan Wu, Weihua He, Man Yao, Ziyang Zhang, Yaoyuan Wang, and Guoqi Li
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワークは、イベントカメラタスクの処理に適していると考えられる、新しいイベントベースの計算パラダイムである。 この研究は、新しい残差ブロックと多次元アテンションモジュールを組み合わせたスパイクニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このモデルはMVSECデータセットで同じ大きさのANNネットワークより優れており、計算効率が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.53512216864715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are considered to have great potential for computer vision and robotics applications because of their high temporal resolution and low power consumption characteristics. However, the event stream output from event cameras has asynchronous, sparse characteristics that existing computer vision algorithms cannot handle. Spiking neural network is a novel event-based computational paradigm that is considered to be well suited for processing event camera tasks. However, direct training of deep SNNs suffers from degradation problems. This work addresses these problems by proposing a spiking neural network architecture with a novel residual block designed and multi-dimension attention modules combined, focusing on the problem of depth prediction. In addition, a novel event stream representation method is explicitly proposed for SNNs. This model outperforms previous ANN networks of the same size on the MVSEC dataset and shows great computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、高時間分解能と低消費電力特性のため、コンピュータビジョンやロボティクスの応用に大きな可能性を秘めていると考えられている。 しかし、イベントカメラから出力されるイベントストリームは、既存のコンピュータビジョンアルゴリズムでは処理できない非同期でスパースな特性を持っている。 スパイキングニューラルネットワークは、イベントカメラタスクの処理に適していると考えられる、新しいイベントベースの計算パラダイムである。 しかし,深部SNNの直接訓練は劣化問題に悩まされている。 この研究は、深度予測の問題に焦点をあて、新しい残差ブロックと多次元アテンションモジュールを組み合わせたスパイクニューラルネットワークアーキテクチャを提案することで、これらの問題に対処する。 さらに,SNNに対して新しいイベントストリーム表現法を提案する。 このモデルはMVSECデータセットで同じ大きさのANNネットワークより優れており、計算効率が高い。

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