論文の概要: Efficient Object Detection in Autonomous Driving using Spiking Neural
Networks: Performance, Energy Consumption Analysis, and Insights into
Open-set Object Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07466v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 17:47:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 15:03:06.104186
- Title: Efficient Object Detection in Autonomous Driving using Spiking Neural
Networks: Performance, Energy Consumption Analysis, and Insights into
Open-set Object Discovery
- Title(参考訳): スパイクニューラルネットワークを用いた自律運転における効率的な物体検出:性能、エネルギー消費分析、オープンセット物体発見への洞察
- Authors: Aitor Martinez Seras, Javier Del Ser, Pablo Garcia-Bringas
- Abstract要約: 性能とエネルギー消費のバランスのとれたトレードオフは、自動運転車の持続可能性に不可欠である。
本研究では,スパイキングニューラルネットワークを用いて,高性能かつ効率的なモデルを実現することができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.255197802529118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Besides performance, efficiency is a key design driver of technologies
supporting vehicular perception. Indeed, a well-balanced trade-off between
performance and energy consumption is crucial for the sustainability of
autonomous vehicles. In this context, the diversity of real-world contexts in
which autonomous vehicles can operate motivates the need for empowering
perception models with the capability to detect, characterize and identify
newly appearing objects by themselves. In this manuscript we elaborate on this
threefold conundrum (performance, efficiency and open-world learning) for
object detection modeling tasks over image data collected from vehicular
scenarios. Specifically, we show that well-performing and efficient models can
be realized by virtue of Spiking Neural Networks (SNNs), reaching competitive
levels of detection performance when compared to their non-spiking counterparts
at dramatic energy consumption savings (up to 85%) and a slightly improved
robustness against image noise. Our experiments herein offered also expose
qualitatively the complexity of detecting new objects based on the preliminary
results of a simple approach to discriminate potential object proposals in the
captured image.
- Abstract(参考訳): 性能の他に、効率性は車両の知覚をサポートする技術の主要な設計要因である。
実際、性能とエネルギー消費のバランスのとれたトレードオフは、自動運転車の持続可能性に不可欠である。
この文脈では、自動運転車が操作できる現実世界のコンテキストの多様性は、新たに現れた物体を自分で検出、特徴付け、識別する能力を持つ知覚モデルに力を与える必要性を動機付ける。
本稿では,車載シナリオから収集した画像データ上でのオブジェクト検出モデリングタスクに対する,この3倍のコンダンラム(性能,効率,オープンワールド学習)について詳述する。
具体的には,スピーキングニューラルネットワーク(snn)により,良好なパフォーマンスと効率のよいモデルを実現すること,劇的なエネルギー消費削減(最大85%)や画像雑音に対するロバスト性がわずかに向上した非スピーキングモデルと比較して,検出性能の競争力レベルに達すること,などが示されている。
また,本実験では,撮像画像中の潜在的オブジェクト提案を識別するための簡単なアプローチの予備的な結果に基づいて,新しいオブジェクトを検出する複雑さを定性的に明らかにした。
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