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基于全融合网络的三维点云语义分割
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作者 刘李漫 谭龙雨 +1 位作者 彭源 刘佳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期862-869,共8页
为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进... 为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。 展开更多
关键词 全融合网络 特征融合 语义分割 三维点云 深度学习
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改进Mask R-CNN的遥感图像多目标检测与分割 被引量:13
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作者 李森森 吴清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期183-190,共8页
针对高分辨率遥感图像在目标检测与分割中特征提取困难、准确率低、虚假率高等问题,提出了一种改进的Mask R-CNN卷积神经网络。该网络以ResNet50为特征提取网络,在此基础上利用自下而上和自上而下两种分层跳连融合方式来进行更好的图像... 针对高分辨率遥感图像在目标检测与分割中特征提取困难、准确率低、虚假率高等问题,提出了一种改进的Mask R-CNN卷积神经网络。该网络以ResNet50为特征提取网络,在此基础上利用自下而上和自上而下两种分层跳连融合方式来进行更好的图像特征提取。针对遥感图像不同目标间尺寸差异过大、目标易丢失的问题,设计了自适应感兴趣区域来进行感兴趣区域提取。在目标分割中,使用局部融合全连接的卷积神经网络替换原全卷积神经网络,并使用上采样操作替换反卷积操作。在NWPU VHR-10数据集上进行验证,结果表明该方法与现有常用方法相比,显著地提高了遥感图像中多目标检测与分割的准确率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 分层跳连融合 自适应感兴趣区域提取 多目标检测分割 局部融合连接卷积网络
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Research on stateful public key based secure data aggregation model for wireless sensor networks 被引量:2
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作者 秦丹阳 Jia Shuang +2 位作者 Yang Songxiang Wang Erfu Ding Qun 《High Technology Letters》 EI CAS 2017年第1期38-47,共10页
Data aggregation technology reduces traffic overhead of wireless sensor network and extends effective working time of the network,yet continued operation of wireless sensor networks increases the probability of aggreg... Data aggregation technology reduces traffic overhead of wireless sensor network and extends effective working time of the network,yet continued operation of wireless sensor networks increases the probability of aggregation nodes being captured and probability of aggregated data being tampered.Thus it will seriously affect the security performance of the network. For network security issues,a stateful public key based SDAM( secure data aggregation model) is proposed for wireless sensor networks( WSNs),which employs a new stateful public key encryption to provide efficient end-to-end security. Moreover,the security aggregation model will not impose any bound on the aggregation function property,so as to realize the low cost and high security level at the same time. 展开更多
关键词 wireless sensor networks WSNs) secure data aggregation homomorphic encryp-tion simple power analysis
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