基于DT-LIF神经元与SSD的脉冲神经网络目标检测方法

作者：周雅; 栗心怡; 武喜艳; 赵宇飞; 宋勇^*

来源：电子与信息学报, 2023, 45(08): 2722-2730.

• 计算机视觉
• 目标检测
• 脉冲神经网络
• 神经元

相对于传统人工神经网络(ANN)，脉冲神经网络(SNN)具有生物可解释性、计算效率高等优势。然而，对于目标检测任务，SNN存在训练难度大、精度低等问题。针对上述问题，该文提出一种基于动态阈值LIF神经元(DT-LIF)与单镜头多盒检测器(SSD)的SNN目标检测方法。首先，设计了一种DT-LIF神经元模型，该模型可根据累积的膜电位动态调整神经元的阈值，以驱动深层网络的脉冲活动，提高推理速度。同时，以DT-LIF神经元为基元，构建了一种基于SSD的混合SNN。该网络以脉冲视觉几何群网络(Spiking VGG)和脉冲密集连接卷积网络(Spiking DenseNet)为主干(Backbone)，具有由批处理归一化(BN)层、脉冲卷积(SC)层与DT-LIF神经元构成的3个额外层和SSD预测框头(Head)。实验结果表明，相对于LIF神经元网络，DT-LIF神经元网络在Prophesee GEN1数据集上的目标检测精度提高了25.2%。对比AsyNet算法，所提方法的目标检测精度提高了17.9%。

• 单位
  北京理工大学