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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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在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。 相似文献
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提出采用一种新型高效战斗部LEFP来拦截高速动能弹,并介绍其工作原理及过程、建立拦截模型和分析受随机因素干扰的观测值。运用MATLAB对模型进行了仿真和分析,通过蒙特卡洛法将随机抽样的误差值加入标准量得到观测值,再利用最小二乘法进行拟合,计算LEFP发射时刻以及拦截概率。通过相关参数配置,分析各随机误差对拦截概率的影响,并对比了未经修正数据计算出的拦截概率。结果证明了此拦截模型建立的可行性、正确性与有效性。为研制和使用LEFP拦截高速动能弹的新型主动防护系统提供技术支持和理论参考。 相似文献
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在朝鲜战争中,志愿军共击毁击伤美军坦克2687辆,缴获274辆,并涌现出击毁敌人重型坦克5辆、击伤1辆、击毁追击炮9门的“人民英雄坦克——215号”坦克。但成建制消灭“联合国军”坦克部队却仅有一次,那就是第50军第149师全歼英军第29旅皇家重型坦克营。在1951年初的第三次战役中的高阳追击战中,第50军在高阳附近歼灭英军第29旅皇家重型坦克营,此战成为朝鲜战争中“联合国军”装甲部队的一次最惨重的损失,创造了用劣势装备全歼敌重型坦克部队的光辉战例。 相似文献
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