最短路径六个点MATLAB程序,最短路径法matlab程序

最短路径法matlab程序

算法描述:

输入图G,源点v0,输出源点到各点的最短距离D

中间变量v0保存当前已经处理到的顶点集合,v1保存剩余的集合

1.初始化v1,D

2.计算v0到v1各点的最短距离,保存到D

for each i in v0;D(j)=min[D(j),G(v0(1),i)+G(i,j)] ,where j in

v1

3.将D中最小的那一项加入到v0,并且从v1删除这一项。

4.转到2,直到v0包含所有顶点。

%dijsk最短路径算法

clear,clc

G=[

inf

inf 10 inf 30 100;

inf

inf 5 inf inf inf;

inf

5 inf 50 inf inf;

inf

inf inf inf inf 10;

inf

inf inf 20 inf 60;

inf

inf inf inf inf inf;

]; %邻接矩阵

N=size(G,1); %顶点数

v0=1; %源点

v1=ones(1,N); %除去原点后的集合

v1(v0)=0;

%计算和源点最近的点

D=G(v0,:);

while 1

D2=D;

for

i=1:N

if

v1(i)==0

D2(i)=inf;

end

end

D2

[Dmin

id]=min(D2);

if

isinf(Dmin),error,end

v0=[v0

id] %将最近的点加入v0集合,并从v1集合中删除

v1(id)=0;

if

size(v0,2)==N,break;end

%计算v0(1)到v1各点的最近距离

fprintf('计算v0(1)到v1各点的最近距离\n');v0,v1

id=0;

for

j=1:N %计算到j的最近距离

if

v1(j)

for

i=1:N

if

~v1(i) %i在vo中

D(j)=min(D(j),D(i)+G(i,j));

end

D(j)=min(D(j),G(v0(1),i)+G(i,j));

end

end

end

fprintf('最近距离\n');D

if

isinf(Dmin),error,end

end

v0

%>> v0

%v0 =

% 1 3 5 4 6

%n表示节点数,A表示弧权矩阵

function [I]=MinTree(n,A)

k=1; %记录A中不同正数的个数

for(i=1:n-1)for(j=i+1:n) %此循环是查找A中所有不同的正数

if(A(i,j)>0)x(k)=A(i,j); %数组x记录A中不同的正数

kk=1; %临时变量

for(s=1:k-1)if(x(k)==x(s))kk=0;break;end;end %排除相同的正数

k=k+kk;end;end;end

k=k-1 %显示A中所有不同正数的个数

for(i=1:k-1)for(j=i+1:k) %将x中不同的正数从小到大排序

if(x(j)

T(n,n)=0; %将矩阵T中所有的元素赋值为0

q=0; %记录加入到树T中的边数

for(s=1:k)if(q==n)break;end %获得最小生成树T,算法终止

for(i=1:n-1)for(j=i+1:n)if

(A(i,j)==x(s))T(i,j)=x(s);T(j,i)=x(s); %加入边到树T中

TT=T; %临时记录T

while(1)pd=1; %砍掉TT中所有的树枝

for(y=1:n)kk=0;

for(z=1:n)if(TT(y,z)>0)kk=kk+1;zz=z;end;end %寻找TT中的树枝

if(kk==1)TT(y,zz)=0;TT(zz,y)=0;pd=0;end;end %砍掉TT中的树枝

if(pd)break;end;end %已砍掉了TT中所有的树枝

pd=0; %判断TT中是否有圈

for(y=1:n-1)for(z=y+1:n)if(TT(y,z)>0)pd=1;break;end;end;end

if(pd)T(i,j)=0;T(j,i)=0; %假如TT中有圈

else

q=q+1;end;end;end;end;end

T %显示近似最小生成树T,程序结束

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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