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CREST：一种高效联合训练的脉冲驱动框架——利用时空动态实现事件相机目标检测

一、作者与机构
本研究的核心作者包括Ruixin Mao*、Aoyu Shen*、Lin Tang与通讯作者Jun Zhou†，均来自电子科技大学（University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu）。研究以预印本形式发布于arXiv（2024年12月），并计划提交至AAAI-25（第39届人工智能先进协会会议）。

二、学术背景
1. 研究领域：本研究属于脉冲神经网络（SNN, Spiking Neural Networks）与事件相机（Event-based Camera）的交叉领域，聚焦于高动态、低功耗的实时目标检测。
2. 研究动机：传统帧相机（Frame-based Camera）在高速运动或极端光照下易出现运动模糊和能耗问题，而事件相机通过异步捕捉光强变化，具有高时间分辨率、低延迟和低功耗的优势。然而，现有SNN方法存在训练效率低、梯度消失（Gradient Vanishing）、时空特征提取不足等问题，限制了其在事件数据上的性能。
3. 研究目标：提出CREST框架，通过联合训练规则（Conjoint Learning Rule）、多尺度时空事件整合器（MESTOR）和时空交并比损失（ST-IoU Loss），实现高效、高精度的事件目标检测。

三、研究流程与方法
研究分为四个核心环节：

1. 联合训练规则（Conjoint Learning Rule）

   • 问题：传统SNN训练依赖复杂的时空反向传播（Spatiotemporal-BP），计算复杂度高且易梯度消失。
     
   • 创新方法：
     
     • 设计DL-Net（Discrete-Level Activation Network）作为替代网络，模拟脉冲模式的连续值表示，简化梯度计算。
       
     • 提出双模式训练：GPU/TPU模式下使用DL-Net进行前向/反向传播；SNN硬件模式下采用FS-SNN（Few-Spikes SNN）与DL-Net协同训练，共享权重。
       
   • 实验验证：在NCAR数据集上，联合训练比传统FS-BP方法减少3.4倍训练时间，且准确率提升（表5）。
     

2. 多尺度时空事件整合器（MESTOR）

   • 设计原理：事件数据具有高稀疏性，需提取时空连续特征。MESTOR通过三通道处理：
     
     • 时空连续通道（I(Dst)）：利用FSN卷积层聚类时空连续事件，过滤噪声。
       
     • 空间通道（I(Ds)）与时间通道（I(Dt)）：分别通过短时窗累积和长时窗整合，保留多尺度特征。
       
   • 效果：在Gen1数据集上，MESTOR将检测mAP50提升至0.632（表2），同时减少冗余事件（表6）。
     

3. 时空交并比损失（ST-IoU Loss）

   • 创新点：结合传统CIoU（Complete-IoU）与脉冲密度IoU（Spiking-IoU），利用事件数据的时空连续性优化检测框回归。
     
   • 公式：
     [ \text{ST-IoU} = a \times \left| \frac{\sum \delta{gt}}{w{gt}h_{gt}} - \frac{\sum \delta}{wh} \right| + b \times \text{CIoU} ]
     
   • 实验：在PKU-Vidar-DVS数据集上，ST-IoU使检测精度超越传统方法（表3）。
     

4. FS-SNN模型与硬件适配

   • FS神经元（Few-Spikes Neuron）：通过动态阈值（(U_{th}(t))）和衰减系数（(d(t))）控制脉冲发放效率，较LIF（Leaky Integrate-and-Fire）神经元降低50%能耗（图5a）。
     
   • 硬件实现：基于Stellar架构（作者团队开发），支持低延迟（15μs）与高能效（0.04mJ/帧）。
     

四、主要结果
1. 性能对比：
- NCAR识别：CREST准确率95.2%（DenseNet121-16），超越ANN模型ASynNet（94.4%）和SNN模型SFOD（93.7%）（表1）。
- Gen1检测：mAP50达0.632，能耗仅6.31mJ，较SOTA SNN（如EMS-34）节能100倍（表2）。
2. 能效优势：FS-SNN的AC操作（累加）替代MAC（乘加），能耗降至0.9pJ/操作（Horowitz, 2014）。

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个联合训练驱动的SNN框架，解决梯度消失与时空特征提取难题。
- 证实脉冲密度可作为事件数据的关键时空表征指标。
2. 应用价值：为自动驾驶、无人机等边缘计算场景提供低功耗（<0.1mJ）、高帧率（>1kHz）的检测方案。

六、研究亮点
1. 方法论创新：DL-Net与FS-SNN的联合训练模式，兼具ANN的训练效率和SNN的硬件友好性。
2. 工程贡献：MESTOR与ST-IoU首次实现事件数据的多尺度时空特征端到端优化。
3. 性能突破：在保持稀疏性（FR<0.2）下，检测精度超越同类SNN和稀疏ANN。

七、其他价值
研究开源代码与数据集（arXiv:2412.12525），并获NSAF（国家自然科学基金）资助（U2030204），具备可扩展性。

该报告完整覆盖了研究的创新性、方法细节与实证结果，可供领域内研究者快速把握CREST框架的核心贡献。