| 基于脉冲神经网络的边端协同目标检测方法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1837 K | |
| 標(biāo)簽： 目标检测 边端协同 脉冲神经网络 | |
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| 文檔介紹：随着边端设备在军事等领域应用的不断深化，边端设备的智能化能力往往是决定设备性能的重要因素。目标检测能力作为在不同环境中的重要智能应用，几乎在所有的端侧设备中都具有应用场景，如何准确并且低能耗地自动识别出关键目标往往是支撑后续决策的重要基础。主要研究一种融合脉冲神经网络的端侧智能的目标检测策略，该策略从目标检测任务出发，考虑端侧计算资源限制、模型算力消耗以及边端的通信问题，利用移动端的实时性与边缘端的计算能力，制定了实时深度目标检测的部署策略，保证目标检测任务的顺利进行。实验基于自采数据集TAT，在端侧目标检测任务中，使用了基于脉冲神经网络的YOLO框架，结果显示，识别效果在可接受的精度衰减范围内，模型参数量和能耗均有所降低。 | |
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