Paul Longour

该工作将现代二值神经网络（BNN）适配到事件相机数据，提出极坐标二值事件体（PBEV）二值表示并把网络首层也二值化，在N-Caltech101与N-ImageNet-mini分类基准上结合知识蒸馏与RGB跨模态预训练，使BNN达到或超过全精度ResNet-18，最佳结果90.58%且运算量更少。

该工作将现代二值神经网络（BNN）适配到事件相机数据，提出极坐标二值事件体（PBEV）二值表示并把网络首层也二值化，在N-Caltech101与N-ImageNet-mini分类基准上结合知识蒸馏与RGB跨模态预训练，使BNN达到或超过全精度ResNet-18，最佳结果90.58%且运算量更少。