近期在看Shift-GCN的论文[1],该网络是基于Shift卷积算子[2]在图结构数据上的延伸。在阅读源代码[3]的时候发现了其对于Non-Local Spatial Shift Graph Convolution有意思的实现方法,在这里简要记录一下。如有谬误请联系指出,转载请联系作者并注明出处,谢谢。 ∇联系方式: e-mail: FesianXu@gmail.com QQ: 97392...
近期在看Shift-GCN的论文[1],该网络是基于Shift卷积算子[2]在图结构数据上的延伸。在阅读源代码[3]的时候发现了其对于Non-Local Spatial Shift Graph Convolution有意思的实现方法,在这里简要记录一下。 本文转载自徐飞翔的"Shift-GCN中Shift的实现细节笔记,通过torch.index_select实现" 版权声明:本文为博主原创文章...
代码链接: https://github.com/kchengiva/Shift-GCNgithub.com/kchengiva/Shift-GCN 这篇文章是2020年发表在CVPR上面的,他是基于将移位卷积应用到基于骨骼的行为识别中的一种方法,主要特点就是能够大幅度减少计算成本,也是我看的第一篇将计算成本考虑在内的论文。 对我来说,读这篇文章最大的障碍就是对于s...
shift-GCN:Skeleton-Based Action Recognition with Shift Graph Convolutional Network,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
通过使用节点 GCN 模型绘制了三个数据集分布位移距离值( xx 轴)和相应的模型精度( yy 轴)的关系。结果表明,GNN 在这些数据集上的节点分类性能与分布位移的大小成反比,并激发了我们对分布位移的研究。4 Shift-Robust Graph Neural Networks本节首先提出两种 GNN 模型解决分布位移问题(Prtrain (Z)≠Prtest (Z)Pr...
SegNeXt利用大小为1x7、1x11和1x21的并行卷积进行目标分割。Global Convolutional Network(GCN)采用堆叠1xk和kx1卷积来实现同样的目的。此外,一些细粒度特征提取研究方法,如[18, 19, 20],在卷积层后使用矩阵乘法建立长程特征依赖关系。广泛使用的非局部结构也采用了类似的操作。
SegNeXt利用大小为1x7、1x11和1x21的并行卷积进行目标分割。Global Convolutional Network(GCN)采用堆叠1xk和kx1卷积来实现同样的目的。此外,一些细粒度特征提取研究方法,如[18, 19, 20],在卷积层后使用矩阵乘法建立长程特征依赖关系。广泛使用的非局部结构也采用了类似的操作。
SegNeXt利用大小为1x7、1x11和1x21的并行卷积进行目标分割。Global Convolutional Network(GCN)采用堆叠1xk和kx1卷积来实现同样的目的。此外,一些细粒度特征提取研究方法,如[18, 19, 20],在卷积层后使用矩阵乘法建立长程特征依赖关系。广泛使用的非局部结构也采用了类似的操作。
Graph Convolutional Network (GCN)资料汇总 Networks】在切比雪夫多项式近似的基础上进一步简化,提出一阶近似,通过叠加多层GCN来达到经典卷积层的功能。(该文中的GCN形式,其实是二阶Chebyshev多项式推导出的特例) 参考博客:【GCN...基本原理: 关于GCN的基本原理及公式推导,强烈推荐知乎上的这个回答: 从CNN到GCN的联系...
GCN需要在对象检测数据集[30]上训练的区域提取网络[34]来生成边界框,由于引入了外部数据(MSCOCO)和额外的训练成本,因此无法比较。因此,我们将TSM与CNN部分进行了比较:非局部I3D。 与非局部I3D网络相比,我们的TSM(8f)在验证集上的FLOP减少了10倍,从而使精度提高了1.2%。 请注意,非局部模块[49]之类的技术与...