针对无线传感器网络中DV-HOP定位算法在精度和误差度方面的不足,在其基础上提出了基于加重值的最小二乘法的改进算法。通过利用锚节点的影响力大小不同,从而确定最小二乘法的重值,再运用加似然估计方法和三边测量定位法,求得未知节点的位置坐标。最后以Matlab软件作为仿真平台,比较改进前后的两个定位算法在锚节点比例不同的条件下,对定位误差、覆盖度和精度的影响,结果显示改进后的定位算法误差提高了5%,并且低于30%,精度提高了4%。
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pytorch最后的重文件是.pth格式的。 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率。 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件 其中保存了optimizer和scheduler,所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。 我们只需要重,也就是model部分,将其导出就可以了 import torch original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth') new = {"model": original["model"
2021-12-14 19:37:54 55KB c OR pt
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matlab开发-图像对比度增强亮度保留最佳算法修正和加总和。基于最优伽玛校正和加和的图像对比度增强亮度保持
2021-12-14 17:19:50 3KB 外部语言接口
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Mysql UDF、MOF、反链端口提工具包.zip
2021-12-14 14:00:06 401KB 网络安全 mysql
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Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果,包含3个训练好的模型YOLOv3-drone.pt、yolov3-tiny-drone.pt、YOLOv3-spp-drone.pt及其各种训练曲线图,保存在runs/train文件夹下,附有相关场景下的测试视频和代码,代码为Ultralytics 版YOLOv3版的代码,每个模型训练了150轮,
2021-12-14 11:09:09 766.11MB Visdrone yolov3目标检测
SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test ,如果需要300X300的可以去:https://download.csdn.net/download/qq_36396104/10792337
2021-12-14 10:59:48 96.44MB ssd 512 权重 weights
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用于训练自己制作的数据集的重文件。。。。。。。。
2021-12-13 22:27:45 54.95MB 权重文件
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清华大学出版社第三版,最佳答案: 胡运的运筹学习题书,上面有很多习题,并提供答案。相信有很大的帮助 胡运是运筹学教程的主编!...
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针对传统的Adaboost 训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类重分布 过适应的问题,提出一种改进的Adaboost 训练算法. 改进算法通过调整加误差分布限制目 标类重的扩张,并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出,提高了训 练结果的检测率. 实验结果表明,改进的Adaboost 算法在Inria 数据集上取得了较好效果.
2021-12-13 19:38:58 836KB 误差分布; Adaboost 算法; 权重更新;
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