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MNIST-DVS
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新的 ANTShapes 数据集推动事件驱动的神经形态对象分类发展
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。
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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。