論文の概要: RN-Net: Reservoir Nodes-Enabled Neuromorphic Vision Sensing Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10770v3
• Date: Mon, 29 May 2023 19:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:08:21.446583
• Title: RN-Net: Reservoir Nodes-Enabled Neuromorphic Vision Sensing Network
• Title（参考訳）: rn-net: 貯水池ノードを有効とするニューロモルフィック視覚センシングネットワーク
• Authors: Sangmin Yoo, Eric Yeu-Jer Lee, Ziyu Wang, Xinxin Wang, Wei D. Lu
• Abstract要約: イベントベースのカメラは、生物学的視覚系のスパイクと非同期スパイク表現にインスパイアされている。 本稿では,局所的および大域的貯水池の動的時間エンコーディングと統合された単純な畳み込み層に基づくニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 RN-Netはこれまでに報告されたDV128 Gestureの99.2%の最高精度を達成しており、DVS Lipデータセットの67.5%の最高精度の1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.680149712138423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event-based cameras are inspired by the sparse and asynchronous spike representation of the biological visual system. However, processing the event data requires either using expensive feature descriptors to transform spikes into frames, or using spiking neural networks that are expensive to train. In this work, we propose a neural network architecture, Reservoir Nodes-enabled neuromorphic vision sensing Network (RN-Net), based on simple convolution layers integrated with dynamic temporal encoding reservoirs for local and global spatiotemporal feature detection with low hardware and training costs. The RN-Net allows efficient processing of asynchronous temporal features, and achieves the highest accuracy of 99.2% for DVS128 Gesture reported to date, and one of the highest accuracy of 67.5% for DVS Lip dataset at a much smaller network size. By leveraging the internal device and circuit dynamics, asynchronous temporal feature encoding can be implemented at very low hardware cost without preprocessing and dedicated memory and arithmetic units. The use of simple DNN blocks and standard backpropagation-based training rules further reduces implementation costs.
• Abstract（参考訳）: イベントベースのカメラは、生物学的視覚システムのスパースかつ非同期なスパイク表現にインスパイアされている。 しかし、イベントデータを処理するには、高価な機能記述子を使用してスパイクをフレームに変換するか、トレーニングに高価なスパイクニューラルネットワークを使用するかが必要になる。 本研究では,局所的および大域的時空間的特徴検出のための動的テンポラリエンコードストレージと統合された単純な畳み込み層に基づくニューラルネットワークアーキテクチャであるReservoir Nodes対応ニューロモルフィック・ビジョンセンシングネットワーク(RN-Net)を提案する。 RN-Netは非同期の時間的特徴の効率的な処理を可能にし、現在報告されているDVS128 Gestureの99.2%の最高精度と、より小さなネットワークサイズでDVS Lipデータセットの67.5%の最高精度の1つを達成する。 内部装置と回路のダイナミクスを活用することで、プリプロセッシングや専用メモリや演算ユニットなしで、非常に低いハードウェアコストで非同期の時間的特徴エンコーディングを実現することができる。 単純なDNNブロックと標準バックプロパゲーションベースのトレーニングルールを使用することで、実装コストをさらに削減できる。

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