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公开(公告)号：CN119832209A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411731598.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V10/25 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于脉冲神经网络的边端协同目标检测方法，属于人工智能、大数据、计算机视觉技术领域。本发明针对端侧设备进行目标检测时能耗高、计算资源消耗大及边端协同效率低下的问题，提出了一种改进的SpikeYOLO模型，在原有的目标检测模型的基础上，使用脉冲神经元取代人工神经元，显著降低了模型参数量和模型运行能耗。此外，针对YOLO模块复杂计算直接转换为SNN时可能引起性能下降的问题，引入了反向残差结构以优化模型设计，确保关键特征在传递过程中不会丢失，从而让端侧设备模型的识别效果在可接受的精度衰减范围内。
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