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...
早期的大部分作品主要集中在图像分类上,只给图像分配了一个标签,例如一只猫或一辆车的图像,并进一步分配了多个标注,而没有定位每个标注在图像中的位置,即[38]。大量的神经网络模型已经出现,甚至在图像分类任务[27],[29],[33],[34]中达到了接近人类的性能。此外,其他一些复杂的任务,如像素级的语义分割,对象检测...
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...
接着将场景图通过Multi-modal Graph ConvNet:在图像内的层面,使用图卷积神经网络(GCN)来对场景图中的节点特征进行增强。在跨图像层面,为了建模图像之间的交互,使用时序卷积神经网络(TCN)来沿着时间维度进行卷积,进一步优化图像的特征表示。最后得到了集合了图像内关系和跨图像关系的relation aware的特征,输入到层次化解...
利用丰富的上下文信息的全景图像,研究人员采用图神经网络和一种上下文模型来预测对象之间的关系和房间布局,并针对现有数据集在整体三维场景理解方面的局限性,提出了一种新的合成数据集,验证了该方法各模块的有效性,并表明该方法达到了最优性能。
该文章认为将图像转为图结构的表示方法(如场景图),然后通过图网络在图像内和跨图像两个层面上进行关系推理,有助于表示图像,并最终有利于描述图像。实验结果证明该方法可以显著的提高故事生成的质量。 论文链接: 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...
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...
介绍卷积神经网络CNN的时候,大部分教材在介绍“卷积操作”的时候都与下面这张图类似的说明 事实上,卷积神经网络中的“卷积”操作其实是互相关运算(correlation operator),而不是卷积运算(convolution operator)。他们的区别在于,卷积运算相当于把kernel进行上下左右翻转之后,再进行互相关运算。 原文... ...
[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...