下图给出了ML-GCN的具体框架: 由上图可知,原始图一共有7个节点,那么假设X \in R^{7 \times s},经过第一层卷积后,变成R^{7 \times 5},也就是上面提到的H^{(l)},然后我们随机初始化Z_Y \in R^{3 \times 5},也就是一共三个类别。然后,利用Z_Y计算label-label损失,同时结合H^{(l)}计算no...
因此,本研究推出了一种全新的多层图卷积神经网络(MLGCN),致力于高效处理3D点云数据。# MLGCN的设计理念 MLGCN通过浅层图神经网络(GNN)模块,能够提取不同空间局部特征,并利用在GCN模块之间共享的预计算KNN图。这样的设计显著降低了计算资源消耗和内存需求,使得它能在资源有限的设备上流畅运行。虽然在效率方面...
为此,旷视研究院提出基于图卷积网络(GCN)的全新模型,即 ML-GCN(Multi-Label Graph Convolutional Network),用于建立多标签之间的相关性,该方法有其它方法无法具备的扩展性和灵活性。 除了将目标分类器视为一组待学习的独立参数向量外,旷视研究院还提出一种可从标签的先验特征(如词嵌入向量)学习相互依赖的目标分类器...
(self.out_features) + ')' class GCNResnet(nn.Module): def __init__(self, model, num_classes, in_channel=300, t=0, adj_file=None): super(GCNResnet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( model.conv1, model.bn1, model.relu, model.maxpool, model.layer1, model....
PyTorch implementation of Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks, CVPR 2019. - liufeinuaa/ML-GCN
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