초록
우리는 PLEIADES (PoLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems)라는 이름의 신경망을 소개합니다. 이 신경망은 TENNs (Temporal Neural Networks) 아키텍처에 속하며, 저지연으로 실시간 공간-시간 분류 및 탐지를 수행하기 위해 이벤트 기반 데이터와 인터페이스하는 데 중점을 두고 있습니다. 구조화된 시간 커널과 이벤트 기반 데이터를 사용함으로써, 데이터의 샘플링 비율과 네트워크의 이산화 단계 크기를 추가적인 미세 조정 없이 변경할 수 있는 자유가 있습니다.우리는 세 가지 이벤트 기반 벤치마크에서 실험을 진행하였으며, 각각에서 현저히 작은 메모리와 계산 비용으로 대폭적인 최신 결과를 얻었습니다. 우리는 다음과 같은 성능을 달성하였습니다: 1) DVS128 손동작 인식 데이터셋에서 192K 매개변수로 99.59%의 정확도를 달성하였으며, 작은 출력 필터를 추가하여 100%의 정확도를 달성하였습니다; 2) AIS 2024 안구 추적 챌린지에서 277K 매개변수로 99.58%의 테스트 정확도를 달성하였습니다; 그리고 3) PROPHESEE 1 메가픽셀 자동차 탐지 데이터셋에서 576K 매개변수로 0.556 mAP (mean Average Precision)를 달성하였습니다.