17 Wu Xianyi Wang Guoyan Абламейко С. В. Liu BingYan импульсные нейронные сети обнаружение объектов на снимках ДЗЗ механизм внимания слияние признаков 2026 2026-08-29 10.29235/1561-8323-2026-70-4-286-295 Доклады Национальной академии наук Беларуси 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. https://www.academjournals.by/publication/21107 https://www.academjournals.by/files/20957