面向无人机飞行中持续学习行人检测:一种受生物启发的视觉系统
计算机视觉与模式识别
2022-02-22 v2 机器人学
摘要
本文首次证明,配备脉冲时序依赖可塑性(STDP)的生物学合理脉冲神经网络(SNN)能够利用受视网膜启发的基于事件的相机,在飞行中持续学习检测行走的人。我们的流程如下:首先,由飞行无人机捕获行走人体的短事件数据序列( 分钟)被送入卷积 SNN-STDP 系统,该系统同时接收来自读出层的教师脉冲信号(构成半监督系统)。然后,停止 STDP 适应,并在测试序列上评估已学习的系统。我们进行了若干实验以研究系统中关键参数的影响,并将其与常规训练的 CNN 进行比较。我们表明,与基于事件相机帧的 CNN 相比,我们的系统达到了更高的峰值 分数(+19%),同时支持在线适应。
引用
@article{arxiv.2202.08023,
title = {Continuously Learning to Detect People on the Fly: A Bio-inspired Visual System for Drones},
author = {Ali Safa and Ilja Ocket and André Bourdoux and Hichem Sahli and Francky Catthoor and Georges Gielen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08023},
year = {2022}
}