高性能低能耗目标检测框架SpikeYOLO，ECCV 2024 Oral 满分论文

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作者 | 竹贤  编辑 | 江大白 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/714264914 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 导读 相较于传统的人工神经网络（ANN），脉冲神经网络（SNN）中的神经元通过离散的脉冲（spike）通信，而非连续的数值信号。本文结合YOLO，提出 目标检测框架 SpikeYOLO，在 COCO数据集上表现出 性能更高、速度更快的优势！ 中国科学院自动化所李国齐课题组 论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.20708 代码链接： github.com/BICLab/SpikeYOLO 脉冲神经网络（Spike Neural Networks，SNN）因其生物合理性和低功耗特性，被认为是人工神经网络（Artificial ………………………………