研究人员推出 ANTShapes,一个用于生成和标记对象分类事件驱动视觉数据集的模拟工具。本文介绍了使用 ANTShapes 创建的四个新数据集,并使用卷积脉冲神经网络 (SNN) 将它们与 N-MNIST 和 CIFAR10-DVS 等已建立的数据集进行了基准测试。这项工作验证了 ANTShapes 的实用性,并为事件驱动的计算机视觉和神经形态计算的未来研究提供了宝贵的资源。 AI
影响 为事件驱动的计算机视觉中的脉冲神经网络提供了新的数据集和验证,有可能提高边缘 AI 的能力。
排序理由 该集群描述了一篇介绍事件驱动的神经形态对象分类数据集和基准测试结果的新研究论文。
在 arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) 阅读 →
- ANTShapes
- CIFAR10-DVS: An Event-Stream Dataset for Object Classification
- DVSGesture
- MNIST-DVS
- N-MNIST
- Poker-DVS and MNIST-DVS. Their History, How They Were Made, and Other Details
- Spiking neural networks
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