面向能效型无人机跟踪的具有目标感知能力的全脉冲神经网络
计算机视觉与模式识别
2026-03-31 v1
摘要
脉冲神经网络（SNNs）以其事件驱动的计算和低功耗为特点，在无人机（UAVs）的能效型视觉跟踪方面展现了巨大潜力。然而，现有的高效基于SNN的跟踪器严重依赖昂贵的事件相机，限制了其在无人机上的部署。为解决这一限制，我们提出了STATrack，一个仅使用RGB输入进行无人机视觉跟踪的高效全脉冲神经网络框架。据我们所知，本工作是首次研究脉冲神经网络用于无人机视觉跟踪任务。为了缓解背景token对目标特征的削弱，我们提出自适应最大化模板与特征之间的互信息。在四个广泛使用的无人机跟踪基准上的大量实验表明，STATrack在保持低能耗的同时实现了具有竞争力的跟踪性能。
引用
@article{arxiv.2603.27493,
title = {Fully Spiking Neural Networks with Target Awareness for Energy-Efficient UAV Tracking},
author = {Pengzhi Zhong and Jiwei Mo and Dan Zeng and Feixiang He and Shuiwang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27493},
year = {2026}
}