Spiking Neural Networks For Object Localization

Abstract

Object localization is a core task in computer vision, with applications that span from everyday technologies to advanced autonomous systems. ArtiĄcial Neural Networks have driven much of the progress in this area, achieving remarkable accuracy but at the cost of high computational and energy demands. As efficiency becomes increasingly important, Spiking Neural Networks are emerging as a compelling alternative. Their promise has drawn growing attention across several domains of artiĄcial intelligence, where they are being explored as a path toward more efficient and biologically inspired computation. This shift has also reached object localization within the Ąeld of computer vision,reĆecting the growing interest in more efficient approaches to visual understanding.***

La localisation dŠobjets est une tâche centrale en vision par ordinateur, avec des applications allant des technologies du quotidien aux systèmes autonomes avancés. Les réseaux de neurones artiĄciels ont porté une grande partie des progrès dans ce domaine, atteignant une précision remarquable mais au prix de fortes exigences en calcul et en énergie. À mesure que lŠefficacité devient de plus en plus importante, les réseaux de neurones impulsionnels apparaissent comme une alternative prometteuse. Leur potentiel suscite un intérêt croissant dans plusieurs domaines de lŠintelligence artiĄcielle, où ils sont explorés comme une voie vers un calcul plus efficace et biologiquement inspiré. Ce tournant a également atteint la localisation dŠobjets dans le domaine de la vision par ordinateur, reĆétant lŠintérêt grandissant pour des approches plus efficientes de la compréhension visuelle.