論文の概要: SpikSSD: Better Extraction and Fusion for Object Detection with Spiking Neuron Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15151v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 03:08:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 13:53:20.655348
• Title: SpikSSD: Better Extraction and Fusion for Object Detection with Spiking Neuron Networks
• Title（参考訳）: SpikSSD:スパイクニューロンによる物体検出のための抽出と融合
• Authors: Yimeng Fan, Changsong Liu, Mingyang Li, Wei Zhang,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費と生物学的解釈可能性のために広く注目を集めている。 本稿では,スパイキングシングルショットマルチボックス検出器であるSpikSSDを提案する。 具体的には、各層における膜シナプス入力分布を効果的に調整するフルスポーキングバックボーンネットワークMDS-ResNetを設計する。 スパイキング特徴融合には,スパイキング特徴の双方向融合を初めて実現したスパイキング双方向融合モジュール(SBFM)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.556160544636116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the third generation of neural networks, Spiking Neural Networks (SNNs) have gained widespread attention due to their low energy consumption and biological interpretability. Recently, SNNs have made considerable advancements in computer vision. However, efficiently conducting feature extraction and fusion under the spiking characteristics of SNNs for object detection remains a pressing challenge. To address this problem, we propose the SpikSSD, a novel Spiking Single Shot Multibox Detector. Specifically, we design a full-spiking backbone network, MDS-ResNet, which effectively adjusts the membrane synaptic input distribution at each layer, achieving better spiking feature extraction. Additionally, for spiking feature fusion, we introduce the Spiking Bi-direction Fusion Module (SBFM), which for the first time realizes bi-direction fusion of spiking features, enhancing the multi-scale detection capability of the model. Experimental results show that SpikSSD achieves 40.8% mAP on the GEN1 dataset, 76.3% and 52.4% mAP@0.5 on VOC 2007 and COCO 2017 datasets respectively with the lowest firing rate, outperforming existing SNN-based approaches at ultralow energy consumption. This work sets a new benchmark for future research in SNN-based object detection. Our code is publicly available in https://github.com/yimeng-fan/SpikSSD.
• Abstract（参考訳）: 第3世代のニューラルネットワークとして、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低エネルギー消費と生物学的解釈可能性のために広く注目を集めている。 近年、SNNはコンピュータビジョンに大きな進歩を遂げている。 しかし, 物体検出のためのSNNのスパイク特性の下で, 特徴抽出と融合を効率的に行うことは, 依然として困難な課題である。 そこで本研究では,Spike Single Shot Multibox Detectorを提案する。 具体的には, 各層における膜シナプス入力分布を効果的に調整し, スパイク特性抽出を向上するフルスポーキングバックボーンネットワークであるMDS-ResNetを設計する。 さらに, スパイキング機能融合のために, スパイキング特徴の双方向融合を初めて実現し, モデルのマルチスケール検出能力を向上するスパイキング双方向核融合モジュール (SBFM) を導入する。 実験の結果、SpikSSDはGEN1データセットで40.8%のmAP、VOC 2007データセットで76.3%、COCO 2017データセットで52.4%のmAP@0.5を達成し、超低エネルギー消費で既存のSNNベースのアプローチよりも優れていた。 この研究は、SNNに基づくオブジェクト検出における将来の研究のための新しいベンチマークを定めている。 私たちのコードはhttps://github.com/yimeng-fan/SpikSSDで公開されています。

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