論文の概要: PPLNs: Parametric Piecewise Linear Networks for Event-Based Temporal Modeling and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19772v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 20:45:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 17:39:51.768664
- Title: PPLNs: Parametric Piecewise Linear Networks for Event-Based Temporal Modeling and Beyond
- Title（参考訳）: PPLNs: イベントベース時間モデリングのためのパラメトリックピスワイズ線形ネットワーク
- Authors: Chen Song, Zhenxiao Liang, Bo Sun, Qixing Huang,
- Abstract要約: 時間的視覚推定のためのPPLN(Parametric Piecewise Linear Networks)を提案する。
PPLNは、生物学的神経行動を制御する神経型原理に動機付けられ、イベントカメラが捉えたデータを処理するのに理想的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.2310477913357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present Parametric Piecewise Linear Networks (PPLNs) for temporal vision inference. Motivated by the neuromorphic principles that regulate biological neural behaviors, PPLNs are ideal for processing data captured by event cameras, which are built to simulate neural activities in the human retina. We discuss how to represent the membrane potential of an artificial neuron by a parametric piecewise linear function with learnable coefficients. This design echoes the idea of building deep models from learnable parametric functions recently popularized by Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). Experiments demonstrate the state-of-the-art performance of PPLNs in event-based and image-based vision applications, including steering prediction, human pose estimation, and motion deblurring. The source code of our implementation is available at https://github.com/chensong1995/PPLN.
- Abstract（参考訳）: 時間的視覚推定のためのPPLN(Parametric Piecewise Linear Networks)を提案する。
PPLNは、生物学的な神経行動を制御する神経型原理に動機付けられ、ヒト網膜の神経活動をシミュレートするために構築されたイベントカメラによってキャプチャされたデータを処理するのに理想的である。
本稿では, 学習可能な係数を持つパラメトリック片方向線形関数を用いて, 人工ニューロンの膜電位を表現する方法について論じる。
この設計は、最近KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)によって普及した学習可能なパラメトリック関数からディープモデルを構築するという考え方を反映している。
イベントベースおよび画像ベース視覚アプリケーションにおけるPPLNの最先端性能を示す実験は、ステアリング予測、人間のポーズ推定、動きの鈍化などである。
実装のソースコードはhttps://github.com/chensong 1995/PPLN.comで公開されています。
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