Fugu-MT 論文翻訳(概要): PLEIADES: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials

論文の概要: PLEIADES: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12179v4
Date: Fri, 25 Jul 2025 02:20:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.658262
Title: PLEIADES: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials
Title（参考訳）: PLEIADES:直交多項式を用いたテンポラルカーネルの構築
Authors: Yan Ru Pei, Olivier Coenen,
Abstract要約: 本稿では,基本関数から発生する時間的カーネルを含むPLEIA(Lynomial Expansion In Adaptive Distributed Event Systems)というニューラルネットワークのクラスを紹介する。低レイテンシでオンライン分類と検出を行うために、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続することに重点を置いている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1970409518725493
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce a class of neural networks named PLEIADES (PoLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems), which contains temporal convolution kernels generated from orthogonal polynomial basis functions. We focus on interfacing these networks with event-based data to perform online spatiotemporal classification and detection with low latency. By virtue of using structured temporal kernels and event-based data, we have the freedom to vary the sample rate of the data along with the discretization step-size of the network without additional finetuning. We experimented with three event-based benchmarks and obtained state-of-the-art results on all three by large margins with significantly smaller memory and compute costs. We achieved: 1) 99.59% accuracy with 192K parameters on the DVS128 hand gesture recognition dataset and 100% with a small additional output filter; 2) 99.58% test accuracy with 277K parameters on the AIS 2024 eye tracking challenge; and 3) 0.556 mAP with 576k parameters on the PROPHESEE 1 Megapixel Automotive Detection Dataset.
Abstract（参考訳）: 直交多項式基底関数から生成される時間畳み込みカーネルを含むPLEIADES(PoLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems)と呼ばれるニューラルネットワークのクラスを紹介する。我々は、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続して、オンラインの時空間分類と検出を低レイテンシで行うことに重点を置いている。構造化時間カーネルとイベントベースデータを使用することで、さらなる微調整をすることなく、ネットワークの離散化ステップサイズとともにデータのサンプルレートを変更できる。我々は3つのイベントベースのベンチマークを実験し、メモリと計算コストを大幅に削減した大きなマージンで3つすべてに対して最先端の結果を得た。達成しました。 1) DVS128ハンドジェスチャー認識データセット上の192Kパラメータによる99.59%の精度、および小さな出力フィルタによる100%の精度。 2)AIS2024眼球追跡課題における277Kパラメータによる99.58%の検査精度,及び 3) ProPHESEE 1 Megapixel Automotive Detection Datasetに576kパラメータを持つ0.556mAP。

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