【摘 要】
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针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法.对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用于两个不同分支,在通过两个分支模块之后得到两组多尺度特征,构建多尺度通道聚合模块进行融合和加权,得到最终用于检测的特征金字塔.实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上达到79.6％ 的检测精度,与SSD、DSSD相比具有更好的准确率,检测速度优于DSSD,具有实
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065;武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北武汉430065
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针对原始SSD算法各检测特征层没有关联导致特征融合较差,使得检测效果不佳,而现有改进算法DSSD以及RSSD等检测速度太慢的问题,提出一种基于多任务分支的SSD目标检测算法.对特征金字塔进行研究,构建语义与定位级联模块和融合分裂模块用于两个不同分支,在通过两个分支模块之后得到两组多尺度特征,构建多尺度通道聚合模块进行融合和加权,得到最终用于检测的特征金字塔.实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上达到79.6％ 的检测精度,与SSD、DSSD相比具有更好的准确率,检测速度优于DSSD,具有实时检测的能力.
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为提高编码程序对网络吞吐量和网络延迟的增益,在机会网络编码的基础上,利用自适应处理进行升级,提出一种机会网络编码扩展算法.该扩展算法作为通信栈中的一个独立层,仅依赖于节点本身的信息.在分组编码模块,编码算法搜索编码机会,寻找将消息附加到传出分组的机会;在决策制定过程中,根据网络链路质量的变化自动调整容限角;在自适应处理观察编码过程,采用与编码相关的参数.实验结果表明,与面向传输优化的机会网络编码(ONC-TO)、基于聚类的网络编码方法(CNC),以及不使用网络编码方法相比,所提编码程序能够显著提升网络有效
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