論文の概要: Brain-inspired spike-timing plasticity for reliable label-efficient event-camera vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17686v1
• Date: Sun, 17 May 2026 22:56:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.398376
• Title: Brain-inspired spike-timing plasticity for reliable label-efficient event-camera vision
• Title（参考訳）: ブレインインスパイク刺激型プラスティックティクスを用いたラベル効率の高いイベントカメラビジョン
• Authors: Mohamad Yazan Sadoun, Sarah Sharif, Yaser Mike Banad,
• Abstract要約: ローカルスパイクタイピング依存可塑性(STDP)モジュールは、GPUをサポートせずに単一のCPUスレッドで動作する。 密度勾配訓練検出器は, 勾配訓練, 密度行列乗算, 局所可塑性自由運転を建設によって組み合わせることができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3823356975862005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying event-camera object detectors is constrained by per-frame labeling requirements and GPU compute demands. This work introduces three local spike-timing-dependent plasticity (STDP) modules, including sequence, candidate, and tube-reliability modules, that operate on a single CPU thread without GPU support. On the FRED drone benchmark, the proposed framework spans three label-efficient supervision tiers. A strict zero-label detector achieves 53.8% mAP@30, approximately 26 train-derived bits achieve 76.9% mAP@30, and an STDP candidate-reliability gate achieves 78.60 +/- 0.42% mAP@30. Under acquisition-order drift, the cohort gate outperforms streaming k-means by 2.03 +/- 0.58 percentage points across 20 of 20 positive trials, while a no-drift control falsifies the effect. STDP reduces single-model variance by 6.6 times, and one trained gate matches a 44-seed ensemble bound. The gate transfers to Intel Lava with 89% top-2 agreement. On the EVUAV benchmark, a tube-level STDP layer reduces false alarms from 454 to 331e-4 at Pd >= 88%. Dense gradient-trained detectors cannot provide this combination of gradient training, dense matrix multiplication, and local plasticity-free operation by construction.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラオブジェクト検出器のデプロイは、フレーム単位のラベル付け要件とGPU計算要求によって制限される。 この研究は、シーケンス、候補、チューブ信頼性モジュールを含む3つのローカルスパイクタイピング依存プラスチック(STDP)モジュールを導入し、GPUサポートなしで単一のCPUスレッドで動作する。 FREDのドローンベンチマークでは、提案されたフレームワークは3つのラベル効率の高い監視層にまたがっている。 厳密なゼロラベル検出器は53.8% mAP@30、約26の列車由来ビットは76.9% mAP@30、STDP候補信頼性ゲートは78.60 +/- 0.42% mAP@30である。 取得順序のドリフトの下では、コホートゲートは20の陽性試験のうち20の20の20の20の20の20の20の20の20の20の2.03+/-0.58ポイントでストリーミングk平均よりも優れ、no-driftコントロールは効果を偽る。 STDPはシングルモデルのばらつきを6.6倍に減らし、1つの訓練されたゲートは44シードのアンサンブル境界と一致する。 ゲートはIntel Lavaに89%のトップ2契約で転送される。 EVUAVベンチマークでは、管レベルのSTDP層は、Pd>=88%で454から331e-4に誤報を低減させる。 密度勾配訓練検出器は, 勾配訓練, 密度行列乗算, 局所可塑性自由運転を建設によって組み合わせることができない。

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