网络架构基于（搭建网络架构）
今天给各位分享网络架构基于的知识，其中也会对搭建网络架构进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
自然和医学图像的深度语义分割：网络结构
原文链接：
一、写在前面：
网络架构的设计主要是基于 CNN 结构延伸出来的。主要的改进方式有两点：新神经架构的设计（不同深度，宽度，连接性或者拓扑结构）或设计新的组件（或者层）。下面我们逐个去分析了解。
本文涉及到的论文范围如下图：
二、网络架构的改进
2.1.1 FCN
传统的 CNN 分割，为了对一个像素分类，使用该像素周围的一个图像块作为 CNN 的输入用于训练和预测。缺点很多：比如存储开销大，计算效率低，像素块大小也限制了感知域的大小。基于存在的这些问题，由 Long 等人在 2015 年提出的 FCN 结构，第一个全卷积神经网络的语义分割模型。我们要了解到的是，FCN 是基于 VGG 和 AlexNet 网络上进行预训练，然后将最后两层全连接层改为的卷积层。
FCN 具体处理过程是怎么样的？从 pool1 开始，每个 pool 后图像都会变为上个池化后图像的 1/2。Pool1 为原图的 1/2，以此类推，pool5 后为原图的 1/2^5，conv6，和 conv7 之后的图像保持不变，进行 stride=32 的反卷积，得到 FCN-32s。也就是直接对 pool5 进行 32 倍上***样获得 32 upsampled feature，再对 32 upsampled feature 每个点做 softmax prediction，就可以获得 32*upsampled prediction（分割图）。
FCN 这三个创新点有哪些？ 全卷积 ：用于解决逐像素的预测问题。通过将基础网络最后面几个全连接层换成卷积层，可实现任意大小的图像输入，并且输入图像大小与输入相对应。 反卷积 ：端到端的像素级语义分割需要输出大小和输入图像大小一致。但是传统的 conv+pooling 结构会缩小图片尺寸。基于此作者引入反卷积（deconvolution）操作，对缩小后的特征进行上***样，恢复原始图像大小。 跳跃结构 ：语义分割包括语义识别和目标定位。卷积网络的高层特征图可以有效的反应语义信息，而低层特征图可以有效反应目标的位置信息。语义分割任务同时进行语义识别和目标定位。作者提出的跨层连接结构（skip architecture），将低层的目标位置信息和高层语义信息进行融合，以此来提升语义分割性能。在此基础上进行 2 倍***样，2 倍 upsample 之后与 pool4 的像素点相加，进行 stride=16 的 upsample，为此 FCN-16s，重复上面类似的步骤，得到 FCN-8s。
了解到以上信息，应该对 FCN 有个整体的认识了。还有一些细节部分，比如 FCN ***用的简单的 softmax 分类损失函数，***用双线性差值 + 反卷积进行上***样，在微调的时候没有***用类别平衡策略。分割结果来看，FCN-8sFCN-16sFCN-32s。也就是说使用多层特征融合有利于提高分割准确性。
2.1.2 SegNet
SegNet 主要动机是在场景理解 。它在设计的时候考虑的是预测期间保证内存和计算时间上的效率。其中，SegNet 和 FCN 有很多相似之处，编码网络使用 VGG16 的前 13 层卷积；移除全连接；解码器使用从相应的编码器的 max-pooling indices 进行 upsampling。
对比 SegNet 和 FCN 实现 Decoder 的过程。FCN 是利用双线性插值初始化的反卷积进行上***样。而 SegNet 则是在每次 pooling 时，都存下最大值的位置，在 upsample 时将 input 值直接赋给相应的位置，其他位置的值置零。
2.1.3 U-Net
接下来，我们需要了解的是 U-Net。U-net 网络架构，由收缩路径（contracting path）和扩展路径（expanding path）组成。每一层使用两个 3 乘 3 的 conv kernel，每次卷积都进行 Relu 和 stride=2 的 maxpooling 进行下***样。四次操作后输出结果称之为 feature map。
2 乘 2 的反卷积，上***样，通道数减半，并将左边对称位置的 feature map copy 到右边进行 concate 操作，来融合下***样的浅层位置信息和高层语义信息。合并后在进行 3*3 的卷积操作。最后 output 之前，通道数表示分类的类别产生 N 类分割结果，最后选择出概率值最大的分割结果，作为最后的分割图。
U-Net 中常常会问为什么适用于医学图像这个问题.。首先分析医学影像数据特点：图像语义较为简单，结构较为固定：都是一个固定的器官的成像。而且器官本身结构固定，语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都非常重要。（U-net 的 skip connection 可以解决这个问题）；数据量少：医学影像的数据较难获取，为了防止过拟合，设计的模型不宜过大；多模态：医学影像是具有多种模态的；可解释性：医生需要进一步指导病灶在哪一层，哪一层的哪个位置，分割结果能求体积么？而且 U-Net 在自然图像分割也取得了不错的效果。
需要注意的一点：Unet 融合浅层信息是 maxpooling 之前还是之后的结果？是 maxpooling 之前的结果。因为 Maxpooling 之后会丢失准确的位置信息。
2.1.4 V-Net
V-Net 也就是 3D 的 U-net 的一种版本，3D 卷积，引入残差模块和 U-Net 的框架。整个网络分为压缩路径和非压缩路径，也就是缩小和扩大 feature maps，每个 stage 将特征缩小一半，也就是 128-128-64-32-16-8，通道上为 1-16-32-64-128-256。每个 stage 加入残差学习以加速收敛。 图中的圆圈加交叉代表卷积核为 5 乘 5 乘 5，stride 为 1 的卷积，可知 padding 为 2 乘 2 乘 2 就可以保持特征大小不变。每个 stage 的末尾使用卷积核为 2 乘 2 乘 2，stride 为 2 的卷积，特征大小减小一半（把 2x2 max-pooling 替换成了 2x2 conv.）。整个网络都是使用 keiming 等人提出的 PReLU 非线性单元。网络末尾加一个 1 乘 1 乘 1 的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个 softmax。
而且 V-Net ***用 Dice coefficient 损失函数，如下：
Pi 为预测的前景，Gi 为标记的前景，使用这个函数能有效避免类别不平衡的问题。
2.1.5 Dense-UNet
Dense U-net（原名：one-hundred layers Tiramisu Network）该架构是由密集连接块（dense block）构建的。该架构由向下过度的两个下***样路径和向上过度的两个上***样路径组成。且同样包含两个水平跳跃连接，下***样 Dense 模块的输出与同水平的上***样 Dense 模块输入的相应特征图拼接在一起。上***样路径和下***样路径的连接模式并不完全相同：下***样路径中，每个密集块外有一条跳跃性连接，从而导致 feature map 数量线性增长，上***样中没有此操作。
主要创新点是融合了 Dense-Net 和 U-Net 网络。
2.1.6 DeepLab 系列网络
DeepLabV1：首次把空洞卷积(dilated convolution) 引入图形分割领域, 融合卷积神经网络和概率图模型：CNN + CRF，提高了分割定位精度。
DeepLabV2:ASPP (扩张空间金字塔池化)：CNN+CRF。
DeepLabV3：改进 ASPP，多了 1 乘 1 卷积和全局平均池化（global ***g pool）;对比了级联和并联空洞卷积的效果。
DeepLabV3+：加入编解码架构思想，添加一个解码器模块来扩展 DeepLabv3；将深度可分离卷积应用于 ASPP 和解码器模块；将改进的 Xception 作为 Backbone。
2.1.7 PSPNet
PSPNet 全名是 Pyramid Scene Parsing Network(金字塔场景解析网络)。提出了金字塔池化模块（pyramid pooling module）能够聚合不同区域的上下文信息，从而提高获取全局信息的能力。
输入图像后，使用预训练的带空洞卷积 ResNet 提取特征图。最终的特征映射大小是输入图像的 1/8；在特征图上，我们使用 C 中的金字塔池化模块收集上下文信息。使用 4 层金字塔结构，池化内核覆盖了图像的全部、一半和小部分。他们被融合为全局先验信息；在 c 的最后部分将之前的金字塔特征映射与原始特征映射 concate 起来；在进行卷积，生成 d 中的最终预测图。
总结
基于深度学习的图像语义分割模型大多遵循编码器-解码器体系结构，如 U-Net。近几年的研究成果表明，膨胀卷积和特征金字塔池可以改善 U-Net 风格的网络性能。
参考文献：
Deep Semantic Segmentation of Natural and Medical Images: A Review
什么是网络架构?
问题一：网络架构是什么 传统的网络架构：星型、环形、总线型,其实最重要的还是交换技术：以太网、令牌环和FDDI、atm。
网络架构，是物理层面的。交换技术是一种信息传递技术，网络架构是交换技术的载体。
OSI是一个开放性的通行系统互连参考模型，他是一个定义的非常好的协议规范。OSI模型有7层结构，每层都可以有几个子层。七层都是什么应该知道吧。
问题二：网络架构师是做什么的？ 网络架构师英文叫Internet architect。
平时的工作就是负责网络技术架构选型、并主导功能模块设计、数据结构设计、对外接口设计；负责与相关技术合作团队的技术协调；对各种前瞻技术进行预研并形成企业内部是否引入以及如何引入的建议；负责现有产品的的运营数据分析、用户反馈收集和功能优化；负责跟踪竞争对手动态、新产品调研分析；负责协调网站产品的创意、策划、改版、网站系统功能策划等工作；负责网站产品栏目、需求的分析规划和细化工作；负责项目上线后的日常运营管理，提供不同阶段栏目规划和实施状态报告；负责优化项目的用户体验,提升亲和力和易用性。
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问题三：TCP/IP网络结构的核心是什么？ 路由器和交换设备
问题四：LTE的网络结构是什么 LTE网络特点
与传统3G网络比较，LTE的网络结更加简单扁平，降低组网成本，增加组网灵活性，主要特点表现在：
网络扁平化使得系统延时减少，从而改善用户体验，可开展更多业务；
网元数目减少，E-UTRAN只有一种节点网元E-Node B，使得网络部署更为简单，网络的维护更加容易；
取消了RNC的集中控制，避免单点故障，有利于提高网络稳定性；
LTE-扁平化接入网络架构
LTE的主要网元包括：
E-UTRAN(接入网)：e-NodeB组成
EPC(核心网)：MME，S-GW，P-GW
LTE的网络接口包括：
X2接口：e-NodeB之间的接口，支持数据和信令的直接传输
S1接口：连接e-NodeB与核心网EPC的接口
S1-MME：e-NodeB连接MME的控制面接口
S1-U： e-NodeB连接S-GW 的用户面接口
E-Node B
具有现3GPP Node B全部和RNC大部分功能，包括：
物理层功能
MAC、RLC、PDCP功能
RRC功能
***调度和无线***管理
无线接入控制
移动性管理
MME
NAS信令以及安全性功能
3GPP接入网络移动性导致的CN节点间信令
空闲模式下UE跟踪和可达性
漫游
鉴权
承载管理功能（包括专用承载的建立）
Serving GW
支持UE的移动性切换用户面数据的功能
E-UTRAN空闲模式下行分组数据缓存和寻呼支持
数据包路由和转发
上下行传输层数据包标记
PDN GW
基于用户的包过滤
合法监听
IP地址分配
上下行传输层数据包标记
DHCPv4和DHCPv6（client、relay、server）
问题五：什么是网络架构？ 网络架构是网络的基本结构，可以分为功能上的架构，如行为/流程，和逻辑上的架构，如***/需求
问题六：计算机网络结构分几种？哪几种？ 计算机网络的分类方式有很多种,可以按地理范围、拓扑结构、传输速率和传输介质等分类。
⑴按地理范围分类
①局域网LAN(Local Area Network)
局域网地理范围一般几百米到10km之内,属于小范围内的连网。如一个建筑物内、一个学校内、一个工厂的厂区内等。局域网的组建简单、灵活,使用方便。
②城域网MAN(Metropolitan Area Network)
城域网地理范围可从几十公里到上百公里,可覆盖一个城市或地区,是一种中等形式的网络。
③广域网WAN(Wide Area Network)
广域网地理范围一般在几千公里左右,属于大范围连网。如几个城市,一个或几个国家,是网络系统中的最大型的网络,能实现大范围的***共享,如国际性的Internet网络。
⑵按传输速率分类
网络的传输速率有快有慢,传输速率快的称高速网,传输速率慢的称低速网。传输速率的单位是b/s(每秒比特数,英文缩写为bps)。一般将传输速率在Kb/s―Mb/s范围的网络称低速网,在Mb/s―Gb/s范围的网称高速网。也可以将Kb/s网称低速网,将Mb/s网称中速网,将Gb/s网称高速网。
网络的传输速率与网络的带宽有直接关系。带宽是指传输信道的宽度,带宽的单位是Hz(赫兹)。按照传输信道的宽度可分为窄带网和宽带网。一般将KHz―MHz带宽的网称为窄带网,将MHz―GHz的网称为宽带网,也可以将kHz带宽的网称窄带网,将MHz带宽的网称中带网,将GHz带宽的网称宽带网。通常情况下,高速网就是宽带网,低速网就是窄带网。
⑶按传输介质分类
传输介质是指数据传输系统中发送装置和接受装置间的物理媒体,按其物理形态可以划分为有线和无线两大类。
①有线网
传输介质***用有线介质连接的网络称为有线网,常用的有线传输介质有双绞线、同轴电缆和光导纤维。
●双绞线是由两根绝缘金属线互相缠绕而成,这样的一对线作为一条通信线路,由四对双绞线构成双绞线电缆。双绞线点到点的通信距离一般不能超过100m。目前,计算机网络上使用的双绞线按其传输速率分为三类线、五类线、六类线、七类线,传输速率在10Mbps到600Mbps之间,双绞线电缆的连接器一般为RJ-45。
●同轴电缆由内、外两个导体组成,内导体可以由单股或多股线组成,外导体一般由金属编织网组成。内、外导体之间有绝缘材料,其阻抗为50Ω。同轴电缆分为粗缆和细缆,粗缆用DB-15连接器,细缆用BNC和T连接器。
●光缆由两层折射率不同的材料组成。内层是具有高折射率的玻璃单根纤维体组成,外层包一层折射率较低的材料。光缆的传输形式分为单模传输和多模传输,单模传输性能优于多模传输。所以,光缆分为单模光缆和多模光缆,单模光缆传送距离为几十公里,多模光缆为几公里。光缆的传输速率可达到每秒几百兆位。光缆用ST或SC连接器。光缆的优点是不会受到电磁的干扰,传输的距离也比电缆远,传输速率高。光缆的安装和维护比较困难,需要专用的设备。
②无线网
***用无线介质连接的网络称为无线网。目前无线网主要***用三种技术：微波通信,红外线通信和激光通信。这三种技术都是以大气为介质的。其中微波通信用途最广,目前的卫星网就是一种特殊形式的微波通信,它利用地球同步卫星作中继站来转发微波信号,一个同步卫星可以覆盖地球的三分之一以上表面,三个同步卫星就可以覆盖地球上全部通信区域。
⑷按拓扑结构分类
计算机网络的物理连接形式叫做网......
问题七：tcp/ip网络结构的核心是什么 路由器和交换机
网站的基本架构是什么
网站架构按照制作步骤分为硬架构和软架构。
一、硬架构
1、机房：在选择机房的时候，根据网站用户的地域分布，可以选择网通、电信等单机房或双机房。
2、带宽：预估网站每天的访问量，根据访问量选择合适的带宽，计算带宽大小主要涉及峰值流量和页面大小两个指标。
3、服务器：选择需要的服务器，如图片服务器，页面服务器，数据库服务器，应用服务器，日志服务器，对于访问量大点的网站而言，分离单独的图片服务器和页面服务器相当必要。
二、软架构
1、网站的框架：现在的PHP框架有很多选择，比如：CakePHP，Symfony，Zend Framework，根据创作团队对各个框架熟悉程度选择。
2、逻辑的分层
1）表现层：所有和表现相关的逻辑都应该被纳入表现层的范畴。
2）应用层：主要作用是定义用户可以做什么，并把操作结果反馈给表现层。
3）领域层：包含领域逻辑的层，就是告诉用户具体的操作流程的。
4）持久层：即数据库，保存领域模型保存到数据库，包含网站的架构和逻辑关系等。
扩展资料
网站的分类
1、根据网站所用编程语言分类：例如asp网站、php网站、jsp网站、Asp. net网站等；
2、根据网站的用途分类：例如门户网站（综合网站）、行业网站、***网站等；
3、根据网站的功能分类：例如单一网站（企业网站）、多功能网站（网络商城）等等。
4、根据网站的持有者分类：例如个人网站、商业网站、***网站、教育网站等。
5、根据网站的商业目的分类：营利型网站（行业网站、论坛）、非营利性型网站（企业网站、***网站、教育网站）。
参考资料来源：百度百科—网站架构
参考资料来源：百度百科—网站
基于ZigBee的无线传感网络构架是什么？
看样子，你比较晕，mesh网，也就是网状网（可以想象为渔网），理论上，可以支持任何形状拓扑结构。至于传感器节点、汇聚节点都是节点，节点是构成网络的物理设备，网络结构是由通信决定的。
A、B、C、D四个节点：
如果A是主节点，只有A与B、B与C、B与D三条通信线路，这样的网络就叫做TREE拓扑；
如果A为主节点，只有A分别与B、C、D形成三条通信线路，那么就叫做STAR拓扑；
如果没有主节点，A、B、C、D四个节点任意两点都能够进行通讯（共6条通信线路），那么这就叫做MESH网络。
zigbee网络通过USB、RS232等可以接入互联网，那只是zigbee网络的应用。
互联网的架构有没有包括你我这样的用户？zigbee和互联网是一样的，就是一个无线局域网。
什么是网络架构？
网络架构是进行通信连接的一种网络结构。
网络架构是为设计、构建和管理一个通信网络提供一个构架和技术基础的蓝图。网络构架定义了数据网络通信系统的每个方面，包括但不限于用户使用的接口类型、使用的网络协议和可能使用的网络布线的类型。
网络架构典型的有一个分层结构。分层是一种现代的网络设计原理，它将通信任务划分成很多更小的部分，每个部分完成一个特定的子任务和用小数量良好定义的方式与其它部分相结合。
扩展资料：
使用网络架构注意事项：
1、动态多路径
能够通过多个WAN链路对流量进行负载均衡并不是一项新功能。但是，在传统的WAN中，此功能很难配置，并且通常以静态方式将流量分配给给定的WAN链路。即使面对诸如拥塞链路之类的负面拥塞，也不能改变给定WAN链路的流量分配。
2、应用程序级别
如果应用程序的性能开始下降，因为该应用程序使用的托管虚拟化网络功能（VNF）的物理服务器的CPU利用率过高，则VNF可能会移动到利用率较低的服务器中。
3、能见度
有许多工具声称可以为网络组织提供对传统WAN的完全可见性，以便解决与网络和/或应用程序性能相关的问题。但是，无论是这些工具的缺陷还是网络组织使用的故障排除流程，***用新的WAN架构将使故障排除任务变得更加复杂。
参考资料来源：百度百科：LTE网络架构
网络架构基于的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于搭建网络架构、网络架构基于的信息别忘了在本站进行查找喔。
