脉冲神经网络 目标检测

脉冲神经网络（SNN）是第三代人工神经网络，其基于神经动力学的事件驱动机制，能够高效处理复杂、稀疏的时空信息，并具有超低能耗的硬件实现优势。SNN使用由一系列脉冲组成的脉冲序列在神经元之间传递信息，其中IF神经元将输入z累加到膜电位Vmem。

在目标检测领域，Spiking-YOLO是首次成功将脉冲神经网络应用于目标检测的方法。它具有高性能和低功耗的优势。当前主流的脉冲神经网络训练算法包括直接BP训练、STDP无监督训练和训练好的ANN的转化，但仍缺乏一套成熟的训练算法。而在实现目标检测时，需要更复杂的网络结构，目前公开的方法相对较少。

因此，在目标检测上探索脉冲神经网络的应用具有一定的意义。通过基于不同的网络结构实现SNN，并与已有结果进行对比，可以方便在硬件上实现低功耗的目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测](https://blog.csdn.net/jhonz/article/details/106663636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于脉冲神经网络的物体检测](https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125620502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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