[B! GNN][GCN] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

GNNとGCNに関するarxiv_readerのブックマーク (22)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.07318v1
arxiv_reader 2024/06/12
arXiv reaDer

GCN

real time

point cloud

arXiv

domain

classification

video

GNN
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.12946v1
arxiv_reader 2024/02/21
GNN

GCN

classification

transformer

convolutional

arXiv reaDer

arXiv

pre-training
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.10365v1
arxiv_reader 2024/02/19
GCN

computer vision

GNN

representation learning

3D

arXiv reaDer

reconstruction

metric

arXiv

disentangling
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.17729v1
arxiv_reader 2023/10/30
GNN

arXiv reaDer

GCN

vehicle

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.14816v1
arxiv_reader 2023/09/27
estimation

dataset

GCN

arXiv

arXiv reaDer

GNN

convolutional

metric

classification

attention
リンク
時間グラフニューラルネットワークを使用した、インタラクションを意識したパーソナライズされた車両軌道予測
arxiv_reader 2023/08/16
車両軌道の正確な予測は、先進運転支援システムや自動運転車にとって不可欠です。既存の手法は主に、大規模なデータセットから得られる一般的な軌道予測に依存しており、個々のドライバーのパーソナライズされた運

convolutional

GCN

pre-training

spatio-temporal

GNN

LSTM

arXiv

arXiv reaDer

trajectory

transfer learning
リンク
グラフニューラルネットワークの適応近傍の学習
arxiv_reader 2023/07/19
グラフ畳み込みネットワーク (GCN) により、グラフ構造化データのエンドツーエンド学習が可能になります。ただし、多くの作品は特定のグラフ構造を前提としています。入力グラフにノイズが多い、または使用

arXiv reaDer

dataset

point cloud

classification

GCN

differentiable

learning

GNN

trajectory

arXiv
リンク
MLGCN: 3D 点群解析のための超効率的なグラフ畳み込みニューラルモデル
arxiv_reader 2023/04/03
3D 点群の解析には、ロボット工学、ビジョン、グラフィックスの分野でさまざまな用途があります。それらは自然にまばらで、空間解像度が異なる可能性があり、通常は順序付けられていないため、それらの処理には特

GNN

CNN

point cloud

sparse

3D

arXiv

GCN

segmentation

arXiv reaDer
リンク
TIDE: グラフ上の深層学習のための時間微分拡散
arxiv_reader 2022/12/06
グラフニューラルネットワークの顕著なパラダイムは、メッセージパッシングフレームワークに基づいています。このフレームワークでは、情報通信は隣接するノード間でのみ実現されます。このパラダイムを使用

synthesis

dataset

arXiv reaDer

GNN

learning

convolutional

benchmark

arXiv

mesh

GCN
リンク
GraphCSPN: 動的 GCN によるジオメトリ認識深度補完
arxiv_reader 2022/10/20
画像誘導深度補完は、ロボット工学から自動運転まで幅広い用途を持つ、位置合わせされたカラー画像を使用して、まばらな深度測定からピクセルごとの密な深度マップを復元することを目的としています。ただし、疎から

sparse

3D

arXiv reaDer

attention

GNN

arXiv

autonomous driving

convolutional

GCN

representation learning
リンク
安全な半教師ありグラフ畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2022/07/06
半教師あり学習の分野では、GNNのバリアントモデルとしてのグラフ畳み込みネットワーク（GCN）が、GNNに畳み込みを導入することにより、非ユークリッドデータに対して有望な結果を達成しています。ただし、

semi-supervised

GNN

arXiv reaDer

learning

GCN

convolutional

arXiv

dataset
リンク
医用画像分類のための特徴解きほぐしとGCNを使用した教師なしドメイン適応
arxiv_reader 2022/06/28
ディープラーニングの成功により、多くの医療画像分析タスクの新しいベンチマークが設定されました。ただし、トレーニング（ソース）データとテスト（ターゲット）データの間に分布のシフトがある場合、ディープモデ

domain adaptation

disentangling

arXiv reaDer

unsupervised

dataset

classification

GNN

GCN

arXiv

benchmark
リンク
エッジ加重グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用して最小コストのマルチカットを効率的に解決する方法を学ぶ
arxiv_reader 2022/04/05
最小コストのマルチカット問題は、パーティションの総コストを最小化するなど、実数値のエッジ加重グラフをパーティション化するNP困難/APX困難の組み合わせ最適化問題です。グラフ畳み込みニューラルネットワ

CNN

arXiv

learning

GCN

arXiv reaDer

GNN

loss function
リンク
Grouptron：グループを意識した密集した群集軌道予測のための動的マルチスケールグラフ畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2022/03/08
非常にダイナミックでインタラクティブなシーンでの歩行者の軌道の正確で長期的な予測は、長年の課題です。データ駆動型アプローチの使用における最近の進歩により、予測精度の点で大幅な改善が達成されました。ただ

clustering

detection

benchmark

embedding

GCN

arXiv reaDer

spatio-temporal

arXiv

GNN

trajectory
リンク
スケルトンベースのアクション認識のための自己注意ベースのアンカー提案
arxiv_reader 2021/12/20
スケルトンシーケンスは、軽量でコンパクトな特性により、アクション認識タスクに広く使用されています。最近のグラフ畳み込みネットワーク（GCN）アプローチは、非ユークリッドデータの優れたモデリング機能以来

GCN

human

GNN

arXiv

convolutional

benchmark

action recognition

representation

dataset

arXiv reaDer
リンク
署名グラフネットワーク
arxiv_reader 2021/10/25
署名グラフニューラルネットワーク（SGN）と呼ばれる視覚表現学習のための新しいアプローチを提案します。 SGNは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の機能表現を補強する潜在的なグローバル構造を学

CNN

arXiv

GNN

embedding

attention

GAN

arXiv reaDer

representation learning

classification

GCN
リンク
Grouptron：グループを意識した密集した群集軌道予測のための動的マルチスケールグラフ畳み込みネットワーク
arxiv_reader 2021/09/30
非常に動的でインタラクティブなシーンでの人間の歩行者の軌跡を正確かつ長期的に予測することは、長年の課題です。データ駆動型アプローチの使用における最近の進歩により、予測精度の点で大幅な改善が達成されまし

arXiv

pedestrian

benchmark

detection

spatio-temporal

GNN

arXiv reaDer

GCN

trajectory

clustering
リンク
特徴相関の集約：より良いグラフニューラルネットワークへの道
arxiv_reader 2021/09/22
グラフニューラルネットワーク（GNN）が導入される前は、不規則なデータ、特にグラフのモデリングと分析は、ディープラーニングのアキレス腱であると考えられていました。 GNNのコアコンセプトは、中央ノード

arXiv

GNN

representation

learning

GCN

arXiv reaDer

benchmark

dataset
リンク
Boosting-GNN：不均衡なノード分類でのグラフネットワークのブースティングアルゴリズム
arxiv_reader 2021/05/26
グラフニューラルネットワーク（GNN）は、グラフデータ表現で目覚ましい成功を収めています。ただし、以前の作業では理想的なバランスの取れたデータセットしか考慮されておらず、実際の不均衡なデータセットはほ

arXiv

arXiv reaDer

GCN

GNN

classification

transfer learning

dataset

estimation

synthesis
リンク
より優れたグラフ表現に向けて：マルチモーダルマーケティングの意図を検出するための2ブランチ協調グラフニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/04/01
インターネットを介した情報の拡散と収集が標準になるという事実に触発されて、益々多くの人々がソーシャルネットワークに営利目的のコンテンツ（画像とテキスト）を投稿することを選択します。ネットワーク検閲が

convolutional

GCN

detection

arXiv

classification

GNN

arXiv reaDer
リンク
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