西安电子科技大学最新场景图生成综述论文 近年来,深度学习技术在通用目标检测领域取得了显著的突破,并催生了许多场景理解任务。场景图因其强大的语义表达能力和在场景理解中的应用而成为研究的热点。场景图生成(Scene Graph Generation, SGG)是指将图像自动映射为语义结构的场景图,需要正确标注被检测对象及其关系。虽然这是...
所有的网络都是重新训练或自定义的等矩形全景图像。 2 Relation-based Graph Convolutional Network 在得到初始估计后,研究人员用一个图对整个场景建模,然后通过Graph R-CNN对结果进行细化,使用GCN对房间中的所有对象建模,该模型不仅细化了对象的姿态,还预测了对象与房间布局之间的关系。因此将模型称为基于关系的图卷积...
作为实现这些目标的一个步骤，通过结合递归神经网络和生成对抗网络，从文本到图像的合成，从自然语言描述生成图像已经有令人兴奋的进展。（论文作者在 Google Cloud AI 实习期间已经完成了这项工作）图1 句子生成图像已经有一些最好的方法，例如StackGAN ，但它很难用真实的方式刻画出有许多对象的复杂句子。论文作者通过...
比如,图结构学习(graph structure learning) [1]技术适用于弱结构场景,着眼于修复不完整或含噪的图结构;图特征补全(graph feature imputation) [2]技术面向弱特征的问题,利用图结构对缺失的特征进行填充;针对弱标签问题,部分图神经网络(label-efficient graph learning) [3]也利用各种技术实现少量标签的充分利用。然而...
CS224W-图神经网络 笔记3.1:Motifs and Structural Roles in Networks - 网络的结构(Motifs and Graphlet) 本文总结之日CS224W Winter 2021只更新到了第四节,所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整 课程主页:CS224W: Machine Learning with Gra... ...
作者:Ben Mildenhall,Pratul P. Srinivasan,Matthew Tancik 等来源:ECCV 2020项目链接: https://www.matthewtancik.com/nerf论文链接: https://arxiv.org/abs/2003.08934内容整理: 王睿妍 本文提出用一个 MLP 神经网络去隐式地学习一个静态的 3D 场景,从而实现以任意的相机位置和朝向作为输入,通过训练渲染出新...
[图神经网络] 图节点Node表示---GCN 一. 概括 图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。GCN具体思想的核心是通过拉普拉斯矩阵可以对图信息进行特征分解的特点把该公式定义为图卷积操作,同时图卷积的出现也填补了神经网络获取拓扑图类型特征的空白。 提取拓扑图空间特征的两种方式: (1) vertex domain (...
01 图神经网络在工业场景上的瓶颈 传统的图模型通常执行两个串行操作:首先是图查询,然后是模型推理,由于查询 k-hop 邻居的时间复杂度比较大,很多图算法在时序神经网络模型中无法执行快速推理,因此,极大地限制了图算法的工业化推广。 为了解决这个问题,来自上海交通大学的团队和蚂蚁金融的团队,联合提出了异步传播注意力...
论文链接:http://www.sdspeople.fudan.edu.cn/zywei/paper/2020/wang-aaai-2020.pdf 对于大多数人,观察一组图像然后写一个语义通顺的故事是很简单的事情。尽管近年来深度神经网络的研究取得了令人鼓舞的成果,但对于机器来说,这仍然是一件困难的事情。
模型首先在 a)中通过卷积神经网络 backbone 提取图片特征并加以位置编码信息作为编码器的输入，同时初始化一组用以表示三元组的 queries。与 DETR 类似地， 在 b)中模型将编码器的输出作为 key 和 value 与表示三元组的 queries 一同输入解码器进行 cross-attention 操作。随后模型在 c)中将解码完成的每个 query ...