EventRPG : Augmentation des données d'événements avec une guidance par propagation de pertinence

La caméra à événements, un capteur visuel bio-inspiré récent, suscite un intérêt croissant grâce à sa faible latence, sa faible consommation énergétique et sa large plage dynamique. Actuellement, le surajustement (overfitting) constitue un problème critique dans les tâches de classification basées sur les événements pour les réseaux neuronaux à impulsions (Spiking Neural Networks, SNN), en raison de leur capacité relativement faible à représenter spatialement les informations. La transformation des données (data augmentation) est une méthode simple mais efficace pour atténuer le surajustement et améliorer la capacité de généralisation des réseaux neuronaux. En particulier, les méthodes d’augmentation fondées sur la saliency ont démontré leur efficacité dans le domaine du traitement d’images. Toutefois, aucune approche n’est actuellement disponible pour extraire des cartes de saliency à partir de SNN. Par conséquent, pour la première fois, nous proposons deux règles : la règle de propagation de la pertinence couche-à-couche dans le temps (Spiking Layer-Time-wise Relevance Propagation, SLTRP) et la règle de propagation de la pertinence couche-à-couche (Spiking Layer-wise Relevance Propagation, SLRP), permettant aux SNN de générer des cartes d’activation de classification (CAMs) stables et précises ainsi que des cartes de saliency. À partir de ces règles, nous introduisons EventRPG, une méthode d’augmentation efficace qui exploite la propagation de la pertinence au sein des réseaux neuronaux à impulsions. Notre approche a été évaluée sur plusieurs architectures de SNN, atteignant des performances de pointe dans des tâches de reconnaissance d’objets, notamment sur les jeux de données N-Caltech101 et CIFAR10-DVS, avec des précisions respectives de 85,62 % et 85,55 %, ainsi qu’une précision de 91,59 % sur la tâche de reconnaissance d’actions SL-Animals. Le code source est disponible à l’adresse suivante : https://github.com/myuansun/EventRPG.