我们在下面说明,这样的操作,称为边缘卷积(EdgeConv),具有介于平移不变性和非局域性之间的性质。 与CNN图不同,我们的图不是固定的,而是在网络的每一层之后动态更新的。也就是说,一个点的k近邻集合在网络中逐层变化,由嵌入序列计算。特征空间的邻近性与输入的邻近性不同,导致信息在整个点云中的非局部扩散...
(1)人工探索所有的交叉特征是不现实的; (2)难于推广未曾出现过的交叉特征。 DNN能够自动探索交叉特征并推广到未出现过的交叉特征,但是DNN的学习效率不高,且无法显式的学习特征交叉。 Deep&Cross Network, DCN 模型保留了DNN的优点,并提出了新的cross network,高效学习高阶特征交互。 优点: (1)cross network显式...
05-04 Fast rcnn介绍是计算机视觉目标检测新手入门必学课程!一个合集带你学懂【目标检测算法、SSD算法、人脸识别、目标检测项目实战】简直不要太爽!的第31集视频,该合集共计57集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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