PT - JOURNAL ARTICLE
AU - Wu Xianyi , 
AU - Wang Guoyan , 
AU - Абламейко С. В., 
AU - Liu BingYan , 
TI - SpikeYOLO-Boost: импульсная нейронная сеть для обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования земли на основе механизма внимания
DP - 2026-08-29
TA - Доклады Национальной академии наук Беларуси
4100 - 10.29235/1561-8323-2026-70-4-286-295
SO - https://www.academjournals.by/publication/21107
AB - 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.