Current state-of-the-art methods of image classification using convolutional neural networks are often constrained by both latency and power consumption. This places a limit on the devices, particularly low-power edge devices, that can employ these methods. Spiking neural networks (SNNs) are considered to be the third generation of artificial neural networks which aim to address these latency and power constraints by taking inspiration from biological neuronal communication processes. Before data such as images can be input into an SNN, however, they must be first encoded into spike trains. Herein, we propose a method for encoding static images into temporal spike trains using edge detection and an adaptive signal sampling method for use in SNNs. The edge detection process consists of first performing Canny edge detection on the 2D static images and then converting the edge detected images into two X and Y signals using an image-to-signal conversion method. The adaptive signaling approach consists of sampling the signals such that the signals maintain enough detail and are sensitive to abrupt changes in the signal. Temporal encoding mechanisms such as threshold-based representation (TBR) and step-forward (SF) are then able to be used to convert the sampled signals into spike trains. We use various error and indicator metrics to optimize and evaluate the efficiency and precision of the proposed image encoding approach. Comparison results between the original and reconstructed signals from spike trains generated using edge-detection and adaptive temporal encoding mechanism exhibit 18x and 7x reduction in average root mean square error (RMSE) compared to the conventional SF and TBR encoding, respectively, while used for encoding MNIST dataset.
翻译:使用神经神经网络进行图像分类的当前最新先进方法往往受到静态和动力消耗的制约。 这会限制能够使用这些方法的设备, 特别是低功边缘设备。 Spiking神经网络( SNN)被认为是第三代人工神经网络, 目的是从生物神经通信过程中获得灵感, 解决这些静态和能量限制。 然而, 在将图像等数据输入 SNN 之前, 必须先将其编码为钉钉列列。 在此, 我们提出一种将静态图像编码到短尖列列列上的方法, 使用边缘探测和适应性信号取样方法, 在2D静态图像上首先进行Canny边缘探测, 然后将检测到的图像转换成两个 X和Y信号, 从生物神经通信转换到生物神经通信。 适应信号的信号包括信号保持足够详细, 并且对信号的突然变化十分敏感。 以临界值为基础的图像编码机制, 如基于临界值的显示( TRBR), 和 向前向前的图像采集信号取样, 然后用我们提出的递定值 的精确度 和向前置的精确度指标 。 然后使用我们使用 的 的 的 的 和向前置 的 的 的 的 的 的 和 的 的 的 的 的 的 的 和 的 和向前置变校正压压压 的 的 的 和 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 和 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 和 和 的 的 的 和 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 级的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 的 和 和 的 的 的 的 的 的 的 的 的