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slater投票规则是基于锦标赛的投票规则,主要是通过构造无环锦标赛,找到与原锦标赛差异最小的一个,从中选出获胜者。针对求解难度为NP难的slater投票算法,提出了一种基于相似候选项集的优化求解slater问题的Picat方法。相比于非优化求解slater问题的方法,该方法缩小了slater算法的解空间,有效地减少了求解slater获胜者的计算量,提高了计算速度。实验结果表明,优化求解slater问题的Picat方法的计算速度优于非优化的Picat方法;当候选项人数少于20时,求解slater问题的回答集程序(ASP)方法的计算速度和计算能力优于优化的Picat方法,但当候选项人数超过30时,优化的Picat方法(用可满足问题求解器)的计算速度和计算能力优于ASP方法。 相似文献
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针对现有视频彩色化方法难以同时保证着色质量和时间一致性的问题,提出一种结合注意力机制和多尺度特征融合的视频彩色化方法AMVC-GAN。首先,提出以GAN为主体的视频彩色化网络模型,通过在GAN的生成器中设计以循环时间网络为主体的多尺度特征融合模块,来获取不同时间频率的信息;其次,为了有效地考虑相邻帧之间的关系,将不同时间频率提取的特征进行融合,加强帧与帧之间的联系,以此增强彩色化的时间一致性;最后,为了获取更多的有效信息,在主网络的上采样部分引入了注意力模块,并通过使用PatchGAN来对结果进行优化训练,以增强最终的着色效果。在DAVIS和VIDEVO数据集上与先进的全自动视频彩色化方法进行对比实验。结果表明,AMVC-GAN在多项指标上排名第一,具有更好的时间一致性和着色效果。相比于其他方法,AMVC-GAN能够有效地减少时间闪烁,同时保证着色效果更为真实、自然。 相似文献
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