使用一个包含6个中间分类器的MSDNet,有三个主要组件,多尺度特征图、密集连接和中间分类器,每次删除其中一个组件 如果去掉MSDNet中的所有三个部分,就得到了一个规则的类vgg卷积网络 让我们公平地进行对比,我们保持网络的计算成本相近,约3.0×10⁸FLOPs,并且适应网络的宽度,如每层的输出通道数。 当然,原始的MSDNet(...
图 2. 我们提出的残差密集网络（RDN）的结构。网络架构 如图 2 所示，我们的 RDN 主要包含四部分：浅层特征提取网络（SFENet）、残差密集块（RDBs）、密集特征融合（DFF）以及上采样网络（UPNet）。我们将 ILR 和 ISR 表示为 RDN 的输入和输出，具体来说，我们使用两个 Conv 层来提取浅层特征。图 3. 残差密...
PIM-DM主要用在组成员较少且相对密集的网络中,通过"扩散-剪枝"的方式形成组播转发树(SPT)。 PIM-DM在形成SPT的过程中,除了扩散(Flooding),剪枝(Prune)机制外,还会涉及邻居发现(Neighbor Discovery),嫁接(Graft),断言(Assert)和状态刷新(State Refresh)机制。 SPT形成过程 在首次形成SPT时,组播源发送组播流量沿组播...
超密集网络中小小区分簇和子载波分配算法 0 引言 第五代通信系统(5G)面向2020年商用的新一代通信系统,为了实现5G网络要达到数据流量密度提升一千倍和设备数量增加十到一百倍的目标,最有效的实现方法之一就是超密集网络技术[1-2]。在密集基站的网络部署下,将会导致严重的小区间干扰,虽然基站与终端的路径损耗有所降...
本文讲述了康奈尔大学、复旦大学、清华大学和Facebook人工智能研究(FAIR)联合开发的多尺度密集网络MSDNet。该网络的作者在2017年的CVPR中提出了DenseNet(超过2900次引用,并获得了最佳论文奖)。并在2018年的 ICLR 中提出MSDNet(多尺度密集网络)得到了数十次引用。
图像超分辨率在安防等很多领域有这广泛的应用,而美国东北大学最近提出了一种残差密集网络来从原图生成高分辨率图像。该网络结合残差网络与密集连接网络的特性充分利用原始 LR 图像的所有分层特征,因而能重构出高质量的图像。 单幅图像超分辨率(SISR)旨在于低分辨率(LR)测量的基础上生成视觉良好的高分辨率(HR)图像。SISR...
GRDN:分组残差密集网络,用于真实图像降噪和基于GAN的真实世界噪声建模 摘要 随着深度学习体系结构(尤其是卷积神经网络)的发展,有关图像去噪的最新研究已经取得了进展。但是,现实世界中的图像去噪仍然非常具有挑战性,因为不可能获得理想的地面对图像和现实世界中的噪声图像对。由于最近发布了基准数据集,图像去噪社区的兴趣正...
超密集网络(Ultra-Dense Networks,UDN)作为第五代(5G)移动通信系统的关键技术之一,为了应对不断增长的数据容量需求,超密集网络可以通过在热点区域大规模部署小基站(例如Picocell、Femtocell)来提高系统容量[1]。然而,超密集网络中小基站密集部署会造成很大的干扰,其中包括Femtocells之间的同层干扰以及宏基站和毫微微基站...
一、人群密集网络特点 1. 网络流量大:人群密集区域用户数量众多,网络流量需求大,对网络带宽和稳定性要求较高。 2. 网络设备密度高:为满足大量用户需求,网络设备密度较高,容易产生拥塞和干扰。 3. 网络环境复杂:人群密集区域环境复杂,如建筑物遮挡、电磁干扰等因素会影响网络信号传输。 4. 安全风险高:人群密集区域...
1、密集的网。2、破旧的网。3、撒开的网。4、巨大的网。