@article{Wu Xianyi 2026-08-29,
author = { Wu Xianyi ,  Wang Guoyan ,  Абламейко С. В.,  Liu BingYan },
title = {SpikeYOLO-Boost: импульсная нейронная сеть для обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования земли на основе механизма внимания},
year = {2026},
doi = {10.29235/1561-8323-2026-70-4-286-295},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Традиционные сверточные нейронные сети отличаются чрезмерным энергопотреблением, что ограничивает их развертывание на периферийных устройствах для обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования Земли. Нейроморфные импульсные нейронные сети (ИНС) обладают биологической правдоподобностью и низким энергопотреблением, вместе с тем их производительность в задачах обнаружения объектов все еще уступает основным моделям, особенно в сложных сценах дистанционного зондирования, характеризующихся большим разнообразием масштабов, зашумленным фоном и плотно расположенными мелкими объектами. Предлагаются подходы повышения эффективности ИНС для обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования, а также новая модель SpikeYOLO-Boost. Во-первых, разработан гибридный импульсный модуль SpikeBoT3, формирующий двухпутевой механизм глобального моделирования в импульсной области. Во-вторых, предложен импульсный механизм канального внимания SpikeSEAttention, использующий временное усреднение для усиления канальных признаков в импульсной области, что повышает качество слияния признаков и робастность модели.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/21107},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/20957},
journal = {Доклады Национальной академии наук Беларуси},
}