神经形态数据集处理 — spikingjelly alpha 文档 Spikingjelly框架提供常用神经形态数据集处理的方法。 文档中以DVS128Gesture为例，给出代码如下： train_set = DVS128Gesture(root_dir, train=True, data_type='frame', frames_number=20, split_by='numbe

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文章目录 前言一、泊松编码的原理二、生成符合泊松分布的脉冲序列三、SpikingJelly中的泊松编码四、Lena图像的泊松编码与还原1.原始图像2.图像编码3.图像还原 总结 前言 记录SpikingJelly中泊松编码的使用方法，对图像数据进行编码与还原 一、泊松编码的原理 基于频率的编码方式，将输入编码为发放次数分布符合泊松过程的脉冲序列 P ( X = k