面向目标定位与图像分割的 ANN-SNN 联合协同训练
计算机视觉与模式识别
2023-03-23 v1
摘要
随着深度人工神经网络（ANNs）的进步和标注数据可用性的提高，机器学习领域发生了巨大变革。脉冲神经网络（SNNs）因其稀疏性近来作为 ANNs 的低功耗替代方案而出现。在本工作中，我们提出一种新颖的混合 ANN-SNN 协同训练框架，以提升转换后 SNNs 的性能。我们的方法是一种微调方案，通过交替的前向-反向训练过程进行。我们将该框架应用于目标检测与图像分割任务。实验证明了我们的方法在实现设计目标方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2303.12738,
title = {Joint ANN-SNN Co-training for Object Localization and Image Segmentation},
author = {Marc Baltes and Nidal Abujahar and Ye Yue and Charles D. Smith and Jundong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12738},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICASSP 2023