[发明专利]基于脉冲神经网络的目标检测方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202110344988.3 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN112966815A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 谭杰;李经纬 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉和神经计算领域，具体涉及了一种基于脉冲神经网络的目标检测方法、系统及设备，旨在解决传统的深度学习模型计算量大、占用资源多、难以应用到边缘设备中，因而目标检测无法在保证准确率的同时显著减少资源消耗的问题。本发明包括：将待检测图像的像素点数据转换为脉冲串数据；将预训练的YOLOv3网络的权值转换为适用于脉冲神经网络的权值，并基于该权值构建YOLOv3脉冲神经网络；将脉冲串数据输入YOLOv3脉冲神经网络，获得待检测图像中目标物体的类别和坐标信息。本发明将传统的卷积神经网络转换为脉冲神经网络，在保证检测准确率的前提下，提高了执行效率，降低了能耗，促进了新一代人工智能芯片的研发。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 神经网络 目标 检测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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