文章 2023-05-26 来自:开发者社区

全新轻量化模型 | 轻量化沙漏网络助力视觉感知涨点

1、简介人体姿态估计(HPE)是计算机视觉中的一项经典任务,它主要通过识别人的关节的位置来表示人的方向。HPE可以用来理解和分析人类的几何和运动相关信息。Newell等人在Mask3D中提出的堆叠沙漏架构是第一个基于深度学习的HPE方法之一,因为经典方法在此之前主导了HPE文献。在这项工作中,利用重复的自下而上和自上而下的处理,从不同的尺度上捕获信息,并引入中间监督,在每个阶段迭代细化预测。与当....

全新轻量化模型 | 轻量化沙漏网络助力视觉感知涨点
文章 2023-05-12 来自:开发者社区

NeuraIPS 2022 | 最新类别感知对抗Transformer分割网络CASTformer

Title: Class-Aware Adversarial Transformers for Medical Image SegmentationPaper: https://arxiv.org/pdf/2201.10737v5.pdf | Accepted by NeurlIPS 2022Author: Chenyu You et al. (耶鲁大学 & 德州大学 & 牛津大....

NeuraIPS 2022 | 最新类别感知对抗Transformer分割网络CASTformer
文章 2023-03-21 来自:开发者社区

无处不在的边缘网络感知

01 引子CDN服务了互联网的大部分场景,是互联网业务背后重要的基础组件。CDN的访问异常有可能造成大面积的互联网业务影响,如何应对访问异常是衡量CDN服务质量好坏的一个重要标准。比如某某电信大楼着火事件造成了某些地区的网络不可访问,阿里云CDN通过技术手段,保障了客户业务的正常运转。这背后是如何做到的呢?02 技术简介阿里云CDN拥有3千个节点,支撑了全球的内容下载加速服务,可以看作是一个庞大....

无处不在的边缘网络感知
文章 2023-03-03 来自:开发者社区

m基于DCAR编码感知的网络路由发现算法matlab仿真

1.算法描述1.路由请求过程 当一个源节点有数据要向目的节点发送且在当前路由缓存中未发现可用路径时,则启动路由请求过程,下面分步对该过程进行说明: 步骤1:路由建立初期,源节点需要向所有邻居节点发送路由请求信息REQ,转向步骤2;步骤2:中间节点收到REQ后将依次进行如下处理:(1)检查本节点的地址是否出现在REQ所保存的路由记录中,如果是,为避免出现环路,则丢弃该RREQ不再处理;(2)检...

m基于DCAR编码感知的网络路由发现算法matlab仿真
文章 2023-02-20 来自:开发者社区

诺亚最新!AOP-Net:一体式3D检测和全景分割的感知网络

摘要基于激光雷达的3D检测和全景分割是自动驾驶汽车和机器人感知系统中的两项关键任务。本文提出了一种基于LiDAR的多任务框架——一体感知网络(AOP-Net),该框架结合了3D检测和全景分割。论文开发了双任务3D主干,以从输入的LiDAR点云中提取全景和检测级特征。此外,还设计了一个新的2D主干,将多层感知器(MLP)和卷积层交织在一起,以进一步提高检测任务性能。最后提出了一种新的模块,通过恢复....

诺亚最新!AOP-Net:一体式3D检测和全景分割的感知网络
文章 2023-02-18 来自:开发者社区

TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割

【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割【论文原文】:FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced Context-Aware Network获取地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&am...

TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割
文章 2023-02-01 来自:开发者社区

【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割

【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割【论文原文】:FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced Context-Aware Network获取地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&am...

【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割
文章 2023-01-17 来自:开发者社区

自动驾驶感知多任务学习网络方法盘点!(检测/分割/车道线/关键点/深度估计)

原文首发微信公众号【自动驾驶之心】:一个专注自动驾驶与AI的社区(https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA)多任务学习是自动驾驶领域非常重要的一个模块,旨在通过一个网络在较小计算量下实现多个任务,比如分割、检测、关键点、车道线等,除了具有节省计算量的优势外,多任务之间还具有一定的相互辅助作用,比如分割任务会帮助检测任务提升整体性能,下面梳....

自动驾驶感知多任务学习网络方法盘点!(检测/分割/车道线/关键点/深度估计)
文章 2023-01-04 来自:开发者社区

认知无线电网络协作频谱感知优化附matlab完整代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统⛄ 内容介绍频谱感知的目标是在尽量避免对 主用户造成干扰的条件下为感知用户提供尽可能多的频谱接入机会.由于单用户频谱....

认知无线电网络协作频谱感知优化附matlab完整代码
文章 2023-01-01 来自:开发者社区

m认知无线电网络中频谱感知的按需路由算法matlab仿真

1.算法概述 使用无线电用户的频率范围在 9kHz 到 275GHz[3],由于无线通信环境中的干扰、信道衰落和无线电收发设备自身属性等的影响,大部分无线电设备只能工作在 50GHz 以下。在 3GHz 以上无线频谱资源利用率较低,3GHz 以下的利用率低于30%[4]。因此,频谱资源缺乏的主要原因为不合理的频谱资源管理政策。 在低频段的频谱利用率较高,但在中频段和高频段利用率极低,固定的...

m认知无线电网络中频谱感知的按需路由算法matlab仿真

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