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随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。 相似文献
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描述了信道容量的一般概念 ,具体就波形信道 ,连续信道及离散输入连续输出无记忆信道进行了分析 ,分别导出了它们的信道容量公式。结合几种常见的多进制多维调制技术MPSK、MQAM、L正交信号及其星座分析 ,给出了它们信道容量的Monte Carlo模拟以及数值积分模拟 ,同时分析了由于信号集扩展而带来的编码增益 相似文献
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集中控制混合网络中,异构化网络内部的流量具有一定的规律和特性,如果使用原有的单一的离散式最大极值和无状态的网络资源调度算法,忽略了异构网络规律,会造成网络利用率较低、易震荡、部分网络流延迟等问题。通过分析由集中控制网络和普通网络组成的混合网络的拓扑结构,对混合网络结构中常见问题如流闪现、不能估计的流、路径堵塞或连接震荡场景进行分析,并提出基于期望和状态的流量评价资源规划算法POS和POS-FME。算法考虑混合网络的运行状态,对系统可用资源进行评估,为系统中各种流匹配对应可用资源,并具有一定的预测作用,从而避免混合网络出现运行效率低下的场景。通过实验,POS算法和POS-FME算法相对传统算法,利用率提高了10%~30%,并降低了震荡和平均延迟。 相似文献
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This paper considers the time difference of arrival (TDOA) and frequency difference of arrival (FDOA)estimation problem for joint localization using unmanned aerial vehicles (UAVs),involving range migration (RM) and Doppler ambiguity within observation interval.A robust estimation method based on interpolation and resampling is proposed.Specifically,the interpolation artificially increases the pulse repetition frequency (PRF).After that,the resampling eliminates the coupling between range frequency and slow time.Finally,a coherent integration step based on inverse discrete Fourier transform (IDFT) is used to achieve parameter estimation and suppress the grating lobes caused by interpolation.The proposed method could be efficiently implemented by fast Fourier transform (FFF),inverse FFT (IFFF) and non-uniform FFT (NUFFT) without parameter searching procedures.Numerical experiments indicate that the proposed method has nearly optimal anti-noise performance but much lower computational complexity than the maximum likelihood estimator,which makes it more competitive in practical applications. 相似文献
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为改善高斯噪声条件下图像去噪性能,基于低秩理论,提出基于伽马范数最小化的图像去噪算法.所提算法对噪声图像重叠分块,基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块若干最相似非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似秩函数以构建低秩去噪模型,并基于凸优化理论求解所得低秩去噪优化问题,重组所得去噪图像块以获得最... 相似文献
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