【摘 要】
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基于现有的语义分割方法在面对不受限制的开放词汇量和多样多变的场景时表现出的分割不够精细、语义信息提取不充分和收敛时间长的问题,提出一种融合U?Net改进模型与超像素优化的语义分割方法.U?Net改进模型中结合空间金字塔模块(Atrous spatial Pyramid pooling,ASPP)和Xception结构,在ASPP模块的分支网络中加入扩张卷积(Dilated convolutions,DC)形成模块本身的串并联结构,以增强图像特征提取能力;在Xception模块中添加注意力通道以及使用大的卷
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海外高桥造船有限公司工艺研究所,上海200120
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基于现有的语义分割方法在面对不受限制的开放词汇量和多样多变的场景时表现出的分割不够精细、语义信息提取不充分和收敛时间长的问题,提出一种融合U?Net改进模型与超像素优化的语义分割方法.U?Net改进模型中结合空间金字塔模块(Atrous spatial Pyramid pooling,ASPP)和Xception结构,在ASPP模块的分支网络中加入扩张卷积(Dilated convolutions,DC)形成模块本身的串并联结构,以增强图像特征提取能力;在Xception模块中添加注意力通道以及使用大的卷积核重构Xception模块,以减少数据的参数量并提高收敛速率,在此改进基础上再对图像进行超像素分割处理.最后使用条件随机场对分割结果施加全局约束,进一步优化像素的语义信息.本文方法在PASCAL VOC 2012测试集上进行验证并与DeepLab V3等主流网络进行对比,结果表明本文方法准确率提高了2.4％,证明了该方法在适应多变场景和应对精细语义分割上的有效性.
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管道无损检测领域中传统的漏磁数据灰度可视化方法在缺陷曲线视图显示时具有延迟大、灰度视图辨识度低的缺点.针对该问题,本文提出了一种基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化特征增强方法.首先,根据漏磁数据特点建立非等量分类标签并设置降采样比,实现对原始漏磁数据的降采样显示;然后,根据预处理后的漏磁数据设计自适应滑动窗口及灰度值补偿算法,实现漏磁数据的局部分段灰度映射;最后,基于漏磁数据分类标签设计自适应灰度映射方法,得到清晰的漏磁数据灰度视图.通过对比实验,验证了所提方法的先进性和有效性.
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在大规模MIMO系统中,现有的高斯?赛德尔(Gauss?Seide,GS)算法相较于最小均方误差(Minimum mean?square error,MMSE)算法,GS的复杂度较低,但其检测性能相比而言较差.本文提出一种适用于大规模MIMO系统上行链路检测的基于雅克比预迭代改进的高斯?赛德尔(Jacobi?improved Gauss?Seide,JA?IGS)检测算法,该算法首先通过引入雅可比(Jacobi,JA)预迭代器来优化迭代初始解,然后对传统的GS进行线性优化,在增加较低复杂度情况下,检测性能
从跳数计算、跳距估计和估算坐标算法入手,提出一种改进DV?Hop算法.首先采用多通信半径优化跳数,然后采用加权法修正平均跳距,再利用接收信号强度(Received signal strength indicator,RSSI)测距技术通过定义平均跳距误差实现二次修正,最后采用加权最小二乘法消除误差项的异方差性,进一步降低误差.仿真结果表明,改进算法在保持较小时间复杂度的同时能降低定位误差.
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