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摘要 — 脉冲神经网络 (SNN) 是一种生物学上合理的模型，具有高计算能力和低功耗的优点。而深度 SNN 的训练仍然是一个悬而未决的问题，这限制了深度 SNN 的实际应用。在这里，我们提出了一种名为 Spiking SiamFC++ 的深度 SNN 架构，用于通过端到端直接训练进行对象跟踪。具体而言，在时间域上扩展 AlexNet 网络以提取特征，并采用代理梯度函数实现深度 SNN 的直接监督训练。为了检查 Spiking SiamFC++ 的性能，考虑了几个跟踪基准，包括 OTB2013、OTB2015、VOT2015、VOT2016 和 UAV123。发现与原始 SiamFC++ 相比，精度损失很小。与现有的基于 SNN 的目标跟踪器（例如 SiamSNN）相比，所提出的 Spiking SiamFC++ 的精度（连续性）达到 85.24%（64.37%），远高于 SiamSNN 实现的 52.78%（44.32%）。据我们所知，Spiking SiamFC++ 的性能优于现有的基于 SNN 的对象跟踪的先进方法，这为 SNN 在目标跟踪领域的应用提供了一条新途径。这项工作可能会进一步促进 SNN 算法和神经形态芯片的发展。
用于对象跟踪的深度脉冲神经网络
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