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#549
summarized by : Yuma Ochi
どんな論文か？
MLPの性能を上げるためにSNNを活用した新しいLIF neuronの適用方法を提案した。分割されたパッチ同士が情報を共有できるようにするために、水平方向と垂直方向にLIFを連続的に適用させることで、情報の共有を図っている。
新規性
MLPモデルにLIF neuronを適用したこと、更に、パッチ間の情報共有をするためのモジュールの開発をしたこと。
結果
分類では、ImageNet-1kデータセットで、同じパラメタ数の既存モデルと比較して最も高い精度をマークした。また、物体検知やセグメンテーションタスクにおいても、COCO,ADE20kデータセットを用いて検証し、SwinTransformerなどのモデルと同等の結果を得られることがわかった。
その他（なぜ通ったか？等）
https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn_mlp
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