【摘 要】
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脉冲神经网络（SNN）是一种模拟大脑神经元动力学的低功耗神经网络，为高计算效率、低能源消耗环境部署目标检测任务提供了可行的解决方案。由于脉冲的不可微性质导致SNN训练困难，一种有效的解决方法是将预训练的人工神经网络（ANN）转换为SNN来提高推理能力。然而，转换后的SNN经常遇到性能下降和高延迟的问题，无法满足目标检测任务对高精度定位的要求。该文针对ANN转SNN过程中产生的误差问题，引入对偶误差
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020AAA0105802,2020AAA0105800）； 国家自然科学基金（62202469）； 北京市自然基金（4224091）；
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脉冲神经网络（SNN）是一种模拟大脑神经元动力学的低功耗神经网络，为高计算效率、低能源消耗环境部署目标检测任务提供了可行的解决方案。由于脉冲的不可微性质导致SNN训练困难，一种有效的解决方法是将预训练的人工神经网络（ANN）转换为SNN来提高推理能力。然而，转换后的SNN经常遇到性能下降和高延迟的问题，无法满足目标检测任务对高精度定位的要求。该文针对ANN转SNN过程中产生的误差问题，引入对偶误差模型降低转换性能损失。首先，该文分析误差产生原因，构建对偶误差模型来模拟ANN到SNN转换误差。进一步地，将对偶误差模型引入到ANN训练过程，使转换前后的模型在训练和推理过程中误差保持一致，从而降低模型的转换性能损失。最后，利用轻量化检测算法YOLO在数据集PASCAL VOC和MS COCO上验证了对偶误差模型的有效性。
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