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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本公开提供了一种基于局部‑全局学习的脉冲神经网络动态目标检测方法，包括：建立神经形态标准数据集和神经形态少样本数据集；构建多尺度注意力特征融合的深度脉冲神经网络作为教师网络，并利用神经形态标准数据集对教师网络进行训练，以使教师网络学习全局知识；构建浅层脉冲神经网络作为学生网络，并利用神经形态少样本数据集和训练好的教师网络通过知识蒸馏方式指导学生网络进行训练，以使学生网络学习局部知识；利用训练好的学生网络进行动态目标检测。本公开针对少样本复杂现实环境，设计适用于深层脉冲神经网络的知识蒸馏方法，对学生网络进行指导优化，利用学生网络作为现实环境下动态目标检测的模型进行动态目标的快速识别。
主权项：1.一种基于局部-全局学习的脉冲神经网络动态目标检测方法，其特征在于，包括：建立神经形态标准数据集和神经形态少样本数据集，其中，所述神经形态少样本数据集中各类型数据为按照预设百分比从所述神经形态标准数据集中对应类型数据中随机选择的；构建多尺度注意力特征融合的深度脉冲神经网络作为教师网络，并利用所述神经形态标准数据集对所述教师网络进行训练，以使所述教师网络学习全局知识；构建浅层脉冲神经网络作为学生网络，并利用所述神经形态少样本数据集和训练好的教师网络通过知识蒸馏方式指导所述学生网络进行训练，以使所述学生网络学习局部知识；利用训练好的学生网络进行动态目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于局部-全局学习的脉冲神经网络动态目标检测方法
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