0. Abstract- SNN은 뇌에서 영감을 받은 에너지 효율적인 모델로, 공간-시간적(spatiotemporal) 정보를 활용하여 연산을 수행- 객체 탐지(Object Detection)와 같은 회귀(Regression) 문제에 직접 학습된 SNN을 적용하는 것은 여전히 과제- " EMS-YOLO" 라는 새로운 직접 학습 SNN 프레임워크를 제안- ANN-SNN 변환 없이 surrogate gradient를 활용하여 직접 학습되는 최초의 SNN 기반 객체 탐지 모델1. 깊은 네트워크 학습 가능 (Gradient Vanishing/Exploding 문제 해결)2. 낮은 전력 소비 유지 (Non-Spike 연산 최소화)- 실험 결과, EMS-YOLO는 기존 ANN-SNN 변환 모델(최소 500개의 타임 ..
