作者：陆兴鹏,王明羽,曹扬,赵瑞莲,周武,李兆麟,魏少军 单位：中国电子学会 出版：《电子学报》2020年第08期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZXU2020080010 DOC编号：DOCDZXU2020080019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor，DVS)利用事件驱动原理实现运动目标的快速提取，具有低延迟、低存储空间和高动态范围等优势.目前研究表明，基于DVS的神经网络在目标检测等领域具有明显的速度优势.但是，这类神经网络在训练时所需要的样本集主要依赖DVS相机产生，缺少高效的样本集生成方法，这制约了这类神经网络的应用与发展.本文根据DVS原理，提出了一种基于帧图像的DVS建模以及样本集建模方法.该方法设定每个像素单元独立工作，经过动态差分和逻辑判断后输出触发的地址-事件数据，这些数据通过编码和归一化生成神经网络训练时所需要的样本集.通过对MNIST和CIFAR-10样本集建模的实验结果表明，该建模方法效果与DVS相机基本一致；与基于帧图像的存储方式相比，该样本集可以明显减少存储空间.该方法所生成样本集已经通过卷积神经网络训练和测试验证。

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