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MNIST-DVS
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新的 ANTShapes 数据集推动神经形态对象分类发展
研究人员推出了一套名为 ANTShapes 的新数据集，共包含四个数据集，旨在通过事件驱动的神经形态视觉推进对象分类研究。这些数据集使用 ANTShapes 模拟工具创建，旨在解决在神经形态硬件上训练脉冲神经网络 (SNN) 所需的高质量数据稀缺问题。该论文将这些新数据集与 N-MNIST 和 CIFAR10-DVS 等现有数据集进行了基准测试，证明了它们在该专业领域的适用性。
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新的剪枝技术优化了嵌入式事件驱动视觉的GCN
研究人员开发了一种面向嵌入式事件驱动视觉系统的图卷积神经网络（GCN）的硬件感知剪枝和量化策略。该方法旨在通过减少内存使用同时保持推理精度来优化资源受限FPGA平台上的GCN模型。在CIFAR-10、MNIST-DVS和N-Caltech101等数据集上的评估表明，BRAM内存显著减少，精度下降幅度在1.65%至5.18%之间。