改进DeepLabv3+的服饰图像分割算法

近年来,服装行业快速发展。少数民族服饰具有其独特的地域特征、审美价值以及使用价值,对其服饰的图像分割显得尤为重要。目前大多数传统图像分割基于深度卷积神经网络。其具有平移不变性、对位置不敏感、降采样过程会损失空间信息、不便于分割出结果等特点。为了更高效率分割少数名族服装图像,本文提出一种改进Deeplabv3+算法的少数民族服饰识别模型分割图片方法。本模型首先采用图片拼接数据增强方法、标签平滑、损失函数和交叉熵损失函数算法联合使用、辅佐分支结构、余弦退火函数等将少数民族服饰识别分割出来,然后采用了大量的少数民族服饰图片数据并对其划分为训练集和测试集进行实验。实验证明,该模型能够更有效地提高少数民族服饰识别的准确性和效率。

三教改革背景下虚拟现实专业教学研究

为了提高虚拟现实专业学生人才培养质量,使学生所学更加贴近产业需求。本研究在调研了企业岗位人才能力需求的基础上,确定人才培养方向,并提出虚拟现实专业教师、教材、教学模式改革策略。实践结果表明,实施三教改革后,学生专业技能和综合素养均明显提升。

基于势博弈水下无线传感器网络拓扑控制算法

针对水下无线传感器网络声通信特性,以及节点因能量有限且消耗不均衡导致节点过早死亡的情况,提出一种基于势博弈的水下无线传感器网络拓扑控制算法(PGTC)。采用博弈理论,将节点的延迟、通信带宽、传输的成功率、节点剩余能量引入博弈模型设计中,同时涉及网络的连通和覆盖,证明该博弈模型为势博弈,存在纳什均衡。基于Matlab仿真平台,对PGTC、DIA和FiYg算法进行对比,对比结果表明,PGTC有效提高了节点能量利用率,均衡了网络能量消耗,改善了网络拓扑的自适应性,延长了网络的生命周期。