論文の概要: SSTFormer: Bridging Spiking Neural Network and Memory Support Transformer for Frame-Event based Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04369v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 03:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 05:44:17.689541
• Title: SSTFormer: Bridging Spiking Neural Network and Memory Support Transformer for Frame-Event based Recognition
• Title（参考訳）: SSTFormer: フレームイベントに基づく認識のためのブリッジングスパイキングニューラルネットワークとメモリサポートトランス
• Authors: Xiao Wang, Zongzhen Wu, Yao Rong, Lin Zhu, Bo Jiang, Jin Tang, Yonghong Tian
• Abstract要約: 本稿では,RGBフレームとイベントストリームを同時に融合してパターンを認識することを提案する。 RGB-Eventベースの分類データセットが不足しているため、大規模なPokerEventデータセットも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.118434116034194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event camera-based pattern recognition is a newly arising research topic in recent years. Current researchers usually transform the event streams into images, graphs, or voxels, and adopt deep neural networks for event-based classification. Although good performance can be achieved on simple event recognition datasets, however, their results may be still limited due to the following two issues. Firstly, they adopt spatial sparse event streams for recognition only, which may fail to capture the color and detailed texture information well. Secondly, they adopt either Spiking Neural Networks (SNN) for energy-efficient recognition with suboptimal results, or Artificial Neural Networks (ANN) for energy-intensive, high-performance recognition. However, seldom of them consider achieving a balance between these two aspects. In this paper, we formally propose to recognize patterns by fusing RGB frames and event streams simultaneously and propose a new RGB frame-event recognition framework to address the aforementioned issues. The proposed method contains four main modules, i.e., memory support Transformer network for RGB frame encoding, spiking neural network for raw event stream encoding, multi-modal bottleneck fusion module for RGB-Event feature aggregation, and prediction head. Due to the scarce of RGB-Event based classification dataset, we also propose a large-scale PokerEvent dataset which contains 114 classes, and 27102 frame-event pairs recorded using a DVS346 event camera. Extensive experiments on two RGB-Event based classification datasets fully validated the effectiveness of our proposed framework. We hope this work will boost the development of pattern recognition by fusing RGB frames and event streams. Both our dataset and source code of this work will be released at https://github.com/Event-AHU/SSTFormer.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラに基づくパターン認識は近年新たに生まれた研究テーマである。 現在の研究者は通常、イベントストリームを画像、グラフ、voxelに変換し、イベントベースの分類にディープニューラルネットワークを採用する。 しかし、単純なイベント認識データセットでは良いパフォーマンスが得られるが、以下の2つの問題により、結果はまだ限られているかもしれない。 まず、認識のみに空間的スパースイベントストリームを採用するが、色や詳細なテクスチャ情報をうまくキャプチャできない場合がある。 第2に、spyking neural networks (snn) をエネルギー効率のよいサブオプティマイズによる認識に、artificial neural networks (ann) をエネルギー集約的かつ高性能な認識に採用している。 しかし、これら2つの側面のバランスを取ることはほとんど考えていない。 本稿では,RGBフレームとイベントストリームを同時に融合してパターンを認識することを提案し,上記の問題に対処する新しいRGBフレームイベント認識フレームワークを提案する。 提案手法は,RGBフレーム符号化のためのメモリサポートトランスフォーマーネットワーク,生イベントストリーム符号化のためのスパイクニューラルネットワーク,RGBイベント特徴集約のためのマルチモーダルボトルネック融合モジュール,予測ヘッドの4つの主要モジュールを含む。 また,RGB-Eventに基づく分類データセットが不足しているため,DVS346イベントカメラを用いて記録した114のクラスと27102のフレームイベントペアを含む大規模PokerEventデータセットを提案する。 2つのrgbイベントベースの分類データセットに関する広範な実験により,提案フレームワークの有効性が完全に検証された。 この作業により、RGBフレームとイベントストリームを融合することで、パターン認識の開発が促進されることを願っています。 この作業のデータセットとソースコードは、https://github.com/Event-AHU/SSTFormer.comで公開されます。

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