sadfsadfasdf

nodes_speed = {
“A”: 10.3,
“B”: 10.6,
“C”: 5.6,
“D”: 6.9,

“Y”: 0.6
}

cost = 0

def speed_tester(nodes_list):
“”"
节点测速
“”"
global cost
cost += 5
return sorted(nodes_list, key=lambda node: nodes_speed[node])

def fastest_filter():
nodes_chosen = []

# 平均分成5组
nodes_groups = []
nodes_list = list(nodes_speed.keys())
nodes_groups.append(nodes_list[0:5])
nodes_groups.append(nodes_list[5:10])
nodes_groups.append(nodes_list[10:15])
nodes_groups.append(nodes_list[15:20])
nodes_groups.append(nodes_list[20:25])

# 5组各自去测速
for i in range(0, 5):
    nodes_groups[i] = speed_tester(nodes_groups[i])

# 取出各组第一名并测速
fastest_of_groups = [group[0] for group in nodes_groups]
fastest_of_groups = speed_tester(fastest_of_groups)

# 根据各组第一名的先后顺序对所有组进行排序
sorted_groups = [[] for i in range(0, 5)]
for group in nodes_groups:
    group_first_order = fastest_of_groups.index(group[0])
    sorted_groups[group_first_order] = group

# 排除一定不在前5名的节点
for i in range(4, -1, -1):
    sorted_groups[i] = sorted_groups[i][0:5-i]

# 取出最快的A1节点
nodes_chosen.append(sorted_groups[0][0])
sorted_groups[0] = sorted_groups[0][1:len(sorted_groups[0])]

# 取出各组第一名并测速
nodes_groups = sorted_groups
fastest_of_groups = [group[0] for group in nodes_groups]
fastest_of_groups = speed_tester(fastest_of_groups)

# 根据第一名的测速顺序重新对5个组排序
for group in nodes_groups:
    group_first_order = fastest_of_groups.index(group[0])
    sorted_groups[group_first_order] = group

# 排除一定不在前4名的节点
for i in range(4, -1, -1):
    sorted_groups[i] = sorted_groups[i][0:4-i]

# 取出最快的节点
nodes_chosen.append(sorted_groups[0][0])
sorted_groups[0] = sorted_groups[0][1:len(sorted_groups[0])]

# 
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值