論文の概要: Enabling energy-Efficient object detection with surrogate gradient descent in spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12985v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 15:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 16:42:34.936491
• Title: Enabling energy-Efficient object detection with surrogate gradient descent in spiking neural networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークにおける代理勾配降下によるエネルギー効率の高い物体検出
• Authors: Jilong Luo, Shanlin Xiao, Yinsheng Chen, Zhiyi Yu
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Networks、SNN)は、イベント駆動処理と処理時情報の両方において、生物学的にもっとも有効なニューラルネットワークモデルである。 本研究では,オブジェクト検出タスクにおける深部SNNのトレーニングを容易にするために,回帰問題を解くCurrent Mean Decoding(CMD)手法を提案する。 勾配サロゲートとCMDに基づいて,物体検出のためのSNN-YOLOv3モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40054215937601956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking Neural Networks (SNNs) are a biologically plausible neural network model with significant advantages in both event-driven processing and spatio-temporal information processing, rendering SNNs an appealing choice for energyefficient object detection. However, the non-differentiability of the biological neuronal dynamics model presents a challenge during the training of SNNs. Furthermore, a suitable decoding strategy for object detection in SNNs is currently lacking. In this study, we introduce the Current Mean Decoding (CMD) method, which solves the regression problem to facilitate the training of deep SNNs for object detection tasks. Based on the gradient surrogate and CMD, we propose the SNN-YOLOv3 model for object detection. Our experiments demonstrate that SNN-YOLOv3 achieves a remarkable performance with an mAP of 61.87% on the PASCAL VOC dataset, requiring only 6 time steps. Compared to SpikingYOLO, we have managed to increase mAP by nearly 10% while reducing energy consumption by two orders of magnitude.
• Abstract（参考訳）: Spiking Neural Networks (SNN) は、イベント駆動処理と時空間情報処理の両方において、生物学的にもっとも有効なニューラルネットワークモデルである。 しかし, 生体神経力学モデルの非分化性は, SNNの訓練において課題となる。 さらに、SNNにおけるオブジェクト検出に適したデコード戦略が現在不足している。 本研究では,オブジェクト検出タスクにおける深部SNNのトレーニングを容易にするために,回帰問題を解くCurrent Mean Decoding(CMD)手法を提案する。 勾配サロゲートとCMDに基づいて,物体検出のためのSNN-YOLOv3モデルを提案する。 実験の結果,SNN-YOLOv3 は PASCAL VOC データセット上で 61.87% のmAP で顕著な性能を達成できた。 SpikingYOLOと比較して、エネルギー消費を2桁程度削減しながら、mAPを10%近く増加させました。

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