脉冲时空Transformer

能耗降至3.6%

全程事件驱动的稀疏脉冲网络，免稠密转换，跨时空双向融合脉冲姿态特征。

Zou, Shihao · Mu, Yuxuan · Ji, Wei · Zi-An, Wang · Zuo, Xinxin · Wang, Sen · Si, Weixin · Cheng, Li

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

参数信息

计算量（FLOPs）

19.1 %

能耗

3.6 %

技术优势

计算量降到19.1%

避免事件到稠密表示的转换，网络仅处理稀疏脉冲，计算量大幅减少。

能耗只有3.6%

事件驱动的脉冲计算天然稀疏，硬件友好，能耗极低。

效果超过现有脉冲方法

所提出的脉冲时空Transformer在3D人体姿态追踪任务上优于现有SNN基准，证明框架有效性。

应用场景

• 机器人视觉：让机器人以极低功耗实时感知人体动作，延长续航。
• 人机交互：在交互场景中低延迟追踪人体姿态，提升响应自然度。
• 工业检测：用于产线工人动作监测，计算开销小，便于边缘部署。
• 可穿戴设备：在穿戴设备上以极低能耗实现姿态追踪，减少充电频率。