LEARNING
CLANE：基于事件相机在神经形态硬件上的连续动作学习
Elvin Hajizada, Michael Neumeier, Edward Paxon Frady, Yulia Sandamirskaya, Axel von Arnim, Bing Li, Eyke Hüllermeier
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出了CLANE系统，首次在神经形态硬件（Intel Loihi 2）上实现了基于事件相机的连续动作学习，结合脉冲神经网络和新型硬件模块。实验表明，该系统在50类动作识别任务中达到70.4%的准确率，同时相比边缘GPU基线实现了超过100倍的能耗降低和16倍延迟减少。
关键词
continual learningneuromorphic hardwareevent camerasaction recognitionspiking neural networks
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