[B! GNN][attention] [4ページ] arxiv_readerのブックマーク

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GNNとattentionに関するarxiv_readerのブックマーク (90)

マルチラベルリモートセンシング画像分類のためのセマンティックインターリービンググローバルチャネルアテンション
arxiv_reader 2022/08/05
マルチラベルリモートセンシング画像分類 (MLRSIC) に対する研究の関心が高まっています。複数のラベルの共起関係を追加情報として取得すると、このタスクのパフォーマンスが向上します。現在の方法は

classification

arXiv

arXiv reaDer

CNN

representation

GNN

attention
リンク
幾何学的学習を使用した放射線治療のセグメンテーションエラーの自動識別
arxiv_reader 2022/06/28
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用したCTスキャンでのリスクのある臓器（OAR）の自動セグメンテーションが、放射線治療ワークフローに導入されています。ただし、これらのセグメンテーションでは

arXiv reaDer

3D

CNN

transfer learning

metric learning

attention

GNN

identification

arXiv

segmentation
リンク
グラフ注意ネットワークを使用した画像美学評価
arxiv_reader 2022/06/28
アスペクト比と空間レイアウトは、写真の美的価値を決定する2つの主要な要因です。しかし、これらを画像の美的評価のタスクのための従来の畳み込みベースのフレームワークに組み込むことには問題があります。写真の

arXiv reaDer

representation

attention

GNN

convolutional

arXiv

benchmark
リンク
トポロジカルディープラーニング: グラフデータを超える
arxiv_reader 2022/06/02
この論文では、コンビナトリアルコンプレックス（CC）と呼ばれる一般化された高次ドメインで定義された新しいクラスの注意ベースのニューラルネットワークである高次注意ネットワーク（HOAN）を紹介します。ハ

attention

domain

arXiv

mesh

learning

arXiv reaDer
リンク
自動関係認識グラフネットワーク増殖
arxiv_reader 2022/06/01
グラフニューラルネットワーク（GNN）が多くのリレーショナルタスクで強力な推論機能を示しているため、グラフニューラルアーキテクチャ検索は多くの注目を集めています。ただし、現在使用されているグラフ検索ス

NAS

arXiv

GNN

learning

dataset

attention

reasoning

CNN

arXiv reaDer
リンク
SCGC：自己監視型対照グラフクラスタリング
グラフクラスタリングは、ネットワーク内のグループまたはコミュニティを検出します。オートエンコーダー（AE）などの深層学習手法は、効果的なクラスタリングとダウンストリーム表現を抽出しますが、豊富な構造情報を組み込むことはできません。グラフニューラルネットワーク（GNN）はグラフ構造のエンコードで大きな成功を収めていますが、畳み込みまたは注意の変形に基づく一般的なGNNは、過度の平滑化、ノイズ、異形性に悩まされ、計算コストが高く、通常、完全グラフが存在する必要があります。代わりに、自己監視型対照グラフクラスタリング（SCGC）を提案します。これは、対照的な損失信号を介してグラフ構造を課し、識別ノード表現と反復的に洗練されたソフトクラスターラベルを学習します。また、より効果的で斬新な、より豊富な構造情報を融合するための影響増強対照（IAC）損失と、元のモデルパラメーターの半分を備えたSCGC*を
arxiv_reader 2022/04/28
グラフクラスタリングは、ネットワーク内のグループまたはコミュニティを検出します。オートエンコーダー（AE）などの深層学習手法は、効果的なクラスタリングとダウンストリーム表現を抽出しますが、豊富な構造情

benchmark

GNN

convolutional

clustering

arXiv reaDer

attention

arXiv

augmentation

self-supervised

contrastive
リンク
ClusterGNN：効率的な機能マッチングのためのクラスターベースの粗いグラフから細かいグラフへのニューラルネットワーク
arxiv_reader 2022/04/26
注意のあるグラフニューラルネットワーク（GNN）は、視覚的特徴のマッチングの学習にうまく適用されています。ただし、現在の方法は完全グラフで学習するため、特徴の数が2次的に複雑になります。自己注意行列と

keypoint

attention

computer vision

sparse

arXiv reaDer

GNN

clustering

detection

representation

arXiv
リンク
クロスエッジモダリティに注意を払ったグラフニューラルネットワークを使用した3Dマルチオブジェクトトラッキング
arxiv_reader 2022/03/22
オンライン3Dマルチオブジェクトトラッキング（MOT）は、主に自律システムコミュニティからの需要に牽引されて、近年大きな研究関心を集めています。ただし、3DオフラインMOTは比較的検討されていません。

arXiv reaDer

attention

benchmark

LiDAR

MOT

3D

convolutional

trajectory

arXiv

GNN
リンク
ZippyPoint: 混合精度離散化による高速の関心点の検出、説明、およびマッチング
arxiv_reader 2022/03/08
より複雑で強力なニューラルネットワークモデルの設計により、ローカル機能の検出と記述の最先端が大幅に進歩しました。これらの進歩は、より深いネットワーク、自己監視によるトレーニング方法の改善、または特徴マ

real time

quantization

arXiv

estimation

attention

localization

GNN

detection

self-supervised

arXiv reaDer
リンク
グラフベースの半教師ありノード分類のための密度を意識したハイパーグラフニューラルネットワーク
arxiv_reader 2022/01/28
ラベル付きデータとラベルなしデータ間の接続関係を活用できるグラフベースの半教師あり学習は、多くの人工知能アプリケーションで最先端のパフォーマンスを上回ることが示されています。グラフベースの半教師ありノ

learning

dataset

GNN

attention

benchmark

arXiv reaDer

arXiv

classification

semi-supervised
リンク
GraphFPN：オブジェクト検出のためのグラフ特徴ピラミッドネットワーク
arxiv_reader 2022/01/12
機能ピラミッドは、マルチスケール機能を必要とする画像理解タスクで強力であることが証明されています。マルチスケールの特徴学習のための最先端の方法は、固定トポロジーのニューラルネットワークを使用して空間と

attention

arXiv reaDer

CNN

arXiv

dataset

detection

GNN

R-CNN

learning
リンク
意味的特徴の対応のための共同グラフ学習とマッチング
Joint Graph Learning and Matching for Semantic Feature Correspondence 近年、グラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを介して学習された識別表現を利用して、深いグラフマッチング方法は、セマンティック機能のマッチングのタスクで大きな進歩を遂げました。ただし、これらの方法は通常、ヒューリスティックに生成されたグラフパターンに依存しているため、信頼性の低い関係が導入され、マッチングのパフォーマンスが低下する可能性があります。この論文では、グラフマッチングを強化するための信頼できるグラフ構造を探索するために、GLAMという名前の共同グラフ学習およびマッチングネットワークを提案します。 GLAMは、グラフ学習とグラフマッチングの両方に純粋な注意ベースのフレームワークを採用しています。具体的には、タスクに対して自己注意と相互注意の
arxiv_reader 2021/11/18
近年、グラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを介して学習された識別表現を利用して、深いグラフマッチング方法は、セマンティック機能のマッチングのタスクで大きな進歩を遂げました。ただし、これらの方法

reconstruction

arXiv reaDer

benchmark

arXiv

GNN

learning

attention

representation
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
グラフ注意層は道路のくぼみ検出のためのセマンティックセグメンテーションを進化させる：ベンチマークとアルゴリズム
arxiv_reader 2021/09/08
既存の道路のくぼみ検出アプローチは、コンピュータービジョンベースまたは機械学習ベースに分類できます。前者のアプローチは、通常、2D画像分析/理解または3D点群モデリングおよびセグメンテーションアルゴリ

computer vision

attention

CNN

point cloud

GNN

semantic segmentation

arXiv

arXiv reaDer

detection
リンク
3Dスケルトンベースのモーション予測のためのマルチスケール時空間グラフニューラルネットワーク
arxiv_reader 2021/08/26
マルチスケール時空間グラフニューラルネットワーク（MST-GNN）を提案し、アクションカテゴリにとらわれない方法で将来の3Dスケルトンベースの人間のポーズを予測します。 MST-GNNのコアは、さまざ

3D

dataset

arXiv reaDer

attention

arXiv

GNN

pose

spatio-temporal

representation

recurrent
リンク
深い半教師あり学習のためのプログレッシブ代表ラベリング
arxiv_reader 2021/08/16
ディープ半教師あり学習（SSL）は、ラベル付けされていない大量のデータを活用して、ラベル付けされたデータが限られているディープラーニングのパフォーマンスを向上させるために、近年大きな注目を集めています

dataset

learning

GNN

arXiv reaDer

arXiv

attention

benchmark

semi-supervised
リンク
GraphFPN：オブジェクト検出のためのグラフ特徴ピラミッドネットワーク
arxiv_reader 2021/08/03
機能ピラミッドは、マルチスケール機能を必要とする画像理解タスクで強力であることが証明されています。マルチスケールの特徴学習のための最先端の方法は、固定トポロジーのニューラルネットワークを使用して空間と

CNN

GNN

detection

dataset

R-CNN

attention

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
部分グラフニューラルネットワークによる不完全なグラフ表現と学習
arxiv_reader 2021/06/07
グラフニューラルネットワーク (GNN) は、グラフデータの学習タスクで近年ますます注目を集めています。ただし、多くのアプリケーションでは、グラフノードの属性が部分的に不明/欠落している不完全

GNN

reconstruction

attention

representation

arXiv

learning

arXiv reaDer

dataset
リンク
時空間的注意を伴う脳コネクトームの動的グラフ表現の学習
arxiv_reader 2021/05/31
脳の領域間の機能的結合 (FC) は、機能的神経画像モダリティで測定された時間的相関の程度によって評価できます。これらの接続性がネットワークを構築するという事実に基づいて、脳のコネクトームを分析するた

human

representation

GNN

attention

transformer

arXiv reaDer

interpretation

dataset

arXiv

spatio-temporal
リンク
医療診断と分析のためのグラフベースのディープラーニング：過去、現在、未来
arxiv_reader 2021/05/28
データ駆動型機械学習研究の進歩に伴い、さまざまな予測問題に取り組んできました。機械学習、特にディープラーニング手法を活用して医療データを分析する方法を探求することが重要になっています。既存の方法の主な

arXiv

learning

arXiv reaDer

GNN

domain

attention
リンク
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