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由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施,可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进。 相似文献
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在无线传感器网络( WSNs)中,网络的拓扑特征对于设计网络应用和网络优化具有十分重要的意义。在拓扑特征中又以拓扑边界最为基础,不仅边界本身具有直接的利用价值,而且 WSNs瓶颈辨识、WSNs近凸分块等算法都需要以获取边界信息为前提。提出了一种不依赖地理信息的分布式算法,通过借鉴自然现象热传导的规律和等温线只在边界中断的固有特点,在WSNs这一人工系统中模拟热传导过程,最终成功地辨识了WSNs的边界。 相似文献
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非平衡拓扑结构的多智能体网络系统一致性协议 总被引:4,自引:3,他引:1
针对多智能体网络系统,本文分别研究了非平衡拓扑结构的多智能体连续状态和离散状态下的一致性协议.首先提出了能使用有向图表示的多智能体网络系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立了网络系统的1阶数学模型和提出了多智能体网络系统一致收敛准则.对于多智能体网络连续系统,该系统的一致平衡点最终收敛于初始状态的凸组合,本文最终确定了非平衡拓扑结构的一致平衡点.如果多智能体网络系统的拓扑结构没有改变,在离散状态下系统的一致平衡点仍收敛于初始状态的凸组合,并且离散状态下系统的一致平衡点与连续状态下系统的一致平衡点相等.最后采用8个智能体组成的网络拓扑进行计算机仿真,验证理论的正确性. 相似文献
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