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在基于深度学习的图像超分辨率重建领域,通过扩大网络规模以提高性能将导致计算资源损耗增加。为此,提出了一种轻量级的基于金字塔池化注意力机制网络(light-weighted pyramid pooling-based attention network,LiPAN),该算法模型由融合注意力机制的信息蒸馏块、多层金字塔池化结构和反向注意力融合模块组成。注意力机制确保了网络对重要特征的提取,金字塔池化结构可获取更多的上下文信息,得到更准确的重建结果,蒸馏结构的引入可有效地提高网络性能并减少网络参数。与目前主流的轻量级网络模型相比,提出的LiPAN模型在Set5、Set14、BSD100及Urban100四个公共数据集分别进行2倍、3倍和4倍下采样重建并定量评估,获得最优峰值信噪比和结构相似度。由此表明,提出的LiPAN在网络模型参数与当前主流的轻量级网络相当的情况下,具有更优的超分辨率重建性能。 相似文献
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随着铁路运输不断发展,对货运列车的安全提出了更高要求。目前的地对车安全监控体系由于技术限制,无法满足列车实时的安全需求。车载传感器可以实时收集车辆信息,保证列车安全运行。车载传感器通信基础是车载网络。安全车载网络组成的基础是网络节点的身份认证,提出适用于货运列车车载网络节点身份认证的轻量级身份认证协议,轻量级身份认证保证所有网络节点均为可信节点,并且减少与可信第三方的交互。 相似文献
154.
针对天地一体化网络对网间互联安全控制的需求以及有限资源不能采用高计算复杂度认证方法的问题,提出了一种应用于网间互联控制协议的轻量级认证方法,在公钥加解密算法和签名算法中,采用了随机填充的思想,通过有限资源的计算,在网间互联控制协议中实现实体认证,采用形式化分析工具 Scyther 对协议进行安全性分析,并通过仿真实验和其他安全通信协议做性能比较,结果表明该方法可以满足网络有限资源计算的要求,且保证了安全性。 相似文献
155.
轻量级分组密码算法ESF是一种具有广义Feistel结构的32轮迭代型分组密码,轮函数具有SPN结构,分组长度为64比特,密钥长度为80比特。为了研究ESF算法抵抗不可能差分攻击的能力,基于一条8轮不可能差分路径,根据轮密钥之间的关系,通过向前增加2轮、向后增加2轮的方式,对12轮ESF算法进行了攻击。计算结果表明,攻击12轮ESF算法所需的数据复杂度为O(253),时间复杂度为O(260.43),由此说明12轮的ESF算法对不可能差分密码分析是不免疫的。 相似文献
156.
针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题,提出一种轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合,并引入可以聚合重要特征的多通道自适应图和分流时间卷积块以减少模型参数量。同时,提出一种随机池数据预处理方法。在NTU-RGB+D120数据集上与基线方法SGN(语义引导神经网络)相比,在两种评估设置cross-subject和cross-setup上提高5.4%和4.7%。实验结果表明,LMI-GCN性能高于SGN。 相似文献
157.
158.
159.
针对传统的SSD目标检测算法在进行多尺度目标检测时,存在特征图有效信息弱和困难目标漏检率大等问题,提出一种改进的SSD目标检测算法.首先,在网络特征图输出处引入即插即用的轻量级注意力机制,通过不降维、局部跨通道交互以及核大小自适应选择等操作,在保持网络原始计算量的同时有效突出特征图中关键信息.该模块有利于增强背景信息和... 相似文献
160.