https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2023_sk_jin/金思恺Hugo 0.163.3zhhttps://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2023_sk_jin/avatar_hu_bf61635faebe226c.jpghttps://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2023_sk_jin/https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2023_sk_jin/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://cwang-nbu.github.io/zh/authors/2023_sk_jin/<p><strong>科研经历：</strong></p> <p>脉冲神经网络与事件视觉</p> <p>● 提出了跨模态混合用于脉冲神经网络事件视觉识别的方法。针对事件视觉数据标注稀缺、RGB 与事件数据之间存在模态差异等问题，设计跨模态特征融合与时序可靠性蒸馏策略，引导模型从 RGB 图像中迁移有效知识，从而提升脉冲神经网络在事件视觉识别任务中的性能。</p> <p>相关论文 <em>Cross-Modal Mixture for Spiking Neural Networks</em> 已投稿至 ACM Multimedia（CCF-A），并处于 rebuttal 阶段。</p>