GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中,比如推荐系统,社交网络,分子结构等,在CV中并不主流。但它在CV和医学图像分析中也有被用到,本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享,主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。 1. Graph基础 先简单介绍一下graph一些基础的东西,为了衔接后续的...
用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。现在，中科院与华为诺亚方舟实验室等提出一种全新的骨干网络，把图片表示成图结构数据，让GNN也能完成经...
图神经网络(GNNs)在图表示学习中取得了发展势头,并推动了各种领域的先进水平,例如数据挖掘(如社会网络分析和推荐系统),计算机视觉(如目标检测和点云学习),自然语言处理(如关系提取和序列学习),等等。随着Transformer在自然语言处理和计算机视觉中的出现,图Transformer将图结构嵌入到Transformer架构中,以克服局部邻域聚集的...
图神经网络(GNNs)在图表示学习方面获得了动力,并在中提高了艺术水平。各种领域,例如数据挖掘(例如,社交网络分析和推荐系统),计算机视觉(例如,对象检测和点云学习),自然语言处理(例如,关系提取和序列学习),仅举几例。随着Transformer在自然语言处理和计算机视觉中的
- 数据增强。CV 领域一般通过随机对图片进行裁剪、旋转等操作产生增强后的数据 - 对比层次。GNN 编码后我们可以同时得到节点级别 / 图级别的两个层次的表示 我们可以看出来: • 数据扩充对图对比学习至关重要(引入图数据扩充很容易带来性能提升) • 组合不同的扩充方式会带来更多的性能收益(对角线性能不佳) ...
许多基于CNN的方法已经在图像中的目标检测中达到了最新的性能,但是我们还不知道目标之间的关系。GNN在CV中的一种成功应用是使用图来建模基于CNN的检测器检测到的物体之间的关系。从图像中检测到目标后,将它们输入到GNN推理中以进行关系预测。GNN推断的结果是生成的图,该图对不同目标之间的关系进行建模。
计算机视觉:计算机视觉是机器学习以及深度学习领域最大的应用场景之一,相较于推荐系统以及自然语言处理领域而言,图神经网络在计算机视觉不算主流。原因在于GNN的优势是关系建模和学习,计算机视觉中的数据格式大多数是规则的图像数据。在CV场景中使用GNN,关键在于graph如何构建:顶点及顶点特征是什么?顶点的连接关系怎么定义?
近十年来(从2012年AlexNet开始计算),深度学习在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等领域得到的长足的发展,深度神经网络对于图像和文字等欧几里得数据(Euclidean data)可以进行较好的处理。 之所以被称为欧几里得数据,是由于这类数据位于 n 维欧几里得空间 Rn 中(如AlexNet将所有...
图神经网络在处理非欧空间数据和复杂特征方面具有明显的优势,且已成为了深度学习领域的热点,在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。不仅如此,图神经网络与CV和NLP领域交叉,容易有创新点,因此仍然是我们发论文的好方向。 但想要找到创新点,我们需要在传统的GNN基础上,考虑一些尚未被充分挖掘的方向和技术挑战。根据...
CV十天入门到精通!一口气学完Python、OpenCV、深度学习基础、PyTorch、卷积神经网络、物体检测、图像分割等计算机视觉必备基础与实战 13.8万 139 13:05 App 【研究生基本功】如何把Github上的项目下载下来并成功跑通运行!--人工智能/深度学习/神经网络 48.5万 129 13:27:43 App 吹爆!这可能是2023最新的PyTorch教...