基于模拟到脉冲神经网络转换的RetinaNet目标检测器
图像与视频处理
2021-09-29 v2
摘要
本文提出一种将深度学习目标检测器转换为等价脉冲神经网络的方法。目的是提供一个不受限于浅层网络结构与分类问题的转换框架，不同于当前最先进转换库的情况。结果表明，更高复杂度的模型，如RetinaNet目标检测器，可在有限性能损失下完成转换。
引用
@article{arxiv.2106.05624,
title = {RetinaNet Object Detector based on Analog-to-Spiking Neural Network Conversion},
author = {Joaquin Royo-Miquel and Silvia Tolu and Frederik E. T. Schöller and Roberto Galeazzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05624},
year = {2021}
}
备注
5 pages, submitted to ISCMI 2021 conference