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基于ShapeNet的非合作无人机自组织网络通联拓扑推理技术
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作者 侯长波 艾琦迅 +2 位作者 周志超 钮振宇 宋振 《通信学报》 北大核心 2025年第11期73-86,共14页
针对非合作场景下的无人机(UAV)自组织通信网络拓扑推理问题,提出了一种基于可解释神经网络ShapeNet的拓扑推理方法。首先,构建了非合作无人机自组织网络拓扑推理系统模型,并阐述了拓扑推理机理;然后,基于时间序列中的形状特征子序列(Sh... 针对非合作场景下的无人机(UAV)自组织通信网络拓扑推理问题,提出了一种基于可解释神经网络ShapeNet的拓扑推理方法。首先,构建了非合作无人机自组织网络拓扑推理系统模型,并阐述了拓扑推理机理;然后,基于时间序列中的形状特征子序列(Shapelets)设计了一种通信状态时间序列分类算法,根据分类结果还原网络拓扑结构;最后,设计并搭建了ShapeNet模型以进一步加快拓扑推理速度。实验结果表明,ShapeNet模型能够分辨出通信状态时间序列间的“伪因果关系”,并可以利用GPU的并行处理机制实现拓扑推理加速。相较于基准方法,所提方法表现出了最高推理精度与最少推理耗时。 展开更多
关键词 自组织通信网络 shapenet 拓扑推理 形状特征 Shapelets
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图像分割与多尺度注意力Transformer结合的真实视图三维重建
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作者 郝森烜 肖易寒 《应用科技》 2025年第1期189-197,共9页
为了解决在真实视图上三维重建效果不佳的问题,提出图像分割与多尺度注意力Transformer结合的真实视图三维重建方法。该方法分为原始图像分割和三维重建2部分,首先从多视角真实视图中用改进的DeepLabv3+模型分割出目标图像,然后送入引... 为了解决在真实视图上三维重建效果不佳的问题,提出图像分割与多尺度注意力Transformer结合的真实视图三维重建方法。该方法分为原始图像分割和三维重建2部分,首先从多视角真实视图中用改进的DeepLabv3+模型分割出目标图像,然后送入引入多尺度注意力的Transformer模型输出重建结果。图像分割部分将原DeepLabv3+模型的主干网络换成优化的MobileNetv2网络以降低模型参数量。三维重建部分首先把由粗到细的多尺度注意力机制引入Transformer网络来聚合全局到局部的特征;再使用引入多尺度立方体注意力机制的细化器修正体素模型,提高重建精度。在ShapeNet数据集和真实视图数据集上进行验证,实验结果表明此方法可以提高真实视图三维重建的速度和精度,且优于多个重建模型。 展开更多
关键词 真实视图 三维重建 体素模型 Transformer模型 注意力机制 图像分割 DeepLabv3+模型 shapenet数据集
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