针对基于深度学习的苗族服饰图像语义分割模型存在提取过程中服饰掩码拟合质量不高的问题,文章提出一种基于渐进式注意力学习的多尺度深度学习金字塔模型(Multi-scale Deep learning pyramidal network of progressive attentional lear...
详细信息
针对基于深度学习的苗族服饰图像语义分割模型存在提取过程中服饰掩码拟合质量不高的问题,文章提出一种基于渐进式注意力学习的多尺度深度学习金字塔模型(Multi-scale Deep learning pyramidal network of progressive attentional learning,MultiDeepPPL)分割苗族服饰。首先,设计了一种密集跨级连接网络,充分利用多尺度方式提取特征的特性,融合不同尺度特征;然后,嵌入了一种渐进式注意力学习金字塔结构,从不同的特征图中迁移相似性与跨尺度相似性,并采用空域注意力和3D卷积对前述特征进行融合。实验结果表明,所提模型在苗族服饰数据集上平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)达到0.873,类别平均像素准确率(Pixel Accuracy,MPA)达到0.943,Dice相似系数达到0.912,召回率(Recall)达到0.8951。上述评估指标结果表明,文章所提方法明显优于当前其他语义分割算法,为少数民族文化的研究提供了一种有效可行的方法。
为保持水下传感网络节点之间的能量平衡,提出一种多目标优化机会路由MOO-BA(multi-objective optimization opportunistic routing based on bat algorithm)。MOO-BA路由充分考虑节点剩余能量、深度,通过动态寿命估计(dynamic life esti...
详细信息
为保持水下传感网络节点之间的能量平衡,提出一种多目标优化机会路由MOO-BA(multi-objective optimization opportunistic routing based on bat algorithm)。MOO-BA路由充分考虑节点剩余能量、深度,通过动态寿命估计(dynamic life estimate)选择下一跳节点;使用改进的蝙蝠算法BA(bat algorithm),进一步优化初始路径,通过引入优化因子,提高算法收敛精度,达到算法全局搜索能力和局部搜索能力的平衡。仿真结果表明,该协议能够有效均衡能耗,降低端到端延迟,延长网络的生存周期。
暂无评论