基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述

图像缺损修复研究旨在通过计算机自动修复图像中的缺损内容。近年来,深度神经网络技术的出现有效促进了相关研究的发展。本文针对该类研究进行了系统梳理和综合介绍。依据网络架构类型,具体将方法分为五类:Context-Encoder类、U-Net类、CGAN类、DCGAN类以及StackGAN类。我们具体分析了每类方法的思路、特点、优势和缺陷,并基于系统性实验,在公开大规模数据集上客观对比评价每一类方法的精度和性能。最后对目前相关工作中存在的问题和挑战进行了阐述和介绍。

基于轻量级CNN的口罩人脸检测方法现状研究

在抗击新冠疫情的背景下,如何选用神经网络模型高效、快速地检测人的面部是否佩戴口罩成为技术热点。在实际人脸口罩检测场景中,要求模型能够尽可能快地输出判别结果。本文针对目前几种主要的轻量级检测模型:PyramidBox-Lite模型、基于SSD算法的Keras模型和基于CenterFace的口罩检测模型,在不同的数据集下做综合测试,并利用单帧图像处理速度、检测分类正确率两种指标对各种方法的性能做评价对比。最后分析了各种方法的优劣,以及口罩人脸检测技术在未来的优化方案。

最短路径算法在计算机网络路由选择中的应用研究

计算机网络是现代计算机通信技术中的重要组成部分。在网络层,主机与主机之间的通信经常需要通过路由器转发。高效的路由选择算法通常用最短路径算法实现,典型的最短路径算法有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法等。本文针对这两种经典的最短路径算法在计算机网络中的实际应用做研究,并对不同算法的性能和效率做出了必要的评价。

基于贪心策略的环形穿梭车调度算法设计

环行穿梭车是一种高效的平面自动输送设备,现已广泛应用于多种行业的生产中。设计高效的算法来提高环形穿梭车的工作效率十分重要。本文对典型的环形穿梭车运用场景,设计了一种以贪心策略为基础的调度算法,以达到提高车间工作效率的目标。