[B! GNN][augmentation] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

GNNとaugmentationに関するarxiv_readerのブックマーク (17)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2408.06040v1
arxiv_reader 2024/08/13
GNN

human

computer vision

arXiv reaDer

benchmark

transformer

augmentation

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2407.10681v1
arxiv_reader 2024/07/16
arXiv

OOD

arXiv reaDer

classification

dataset

learning

synthesis

GNN

augmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.12815v2
arxiv_reader 2024/04/17
pose

GNN

arXiv reaDer

mesh

augmentation

arXiv

loss function

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.05031v1
arxiv_reader 2023/12/11
arXiv reaDer

augmentation

GNN

synthesis

arXiv

GAN

dataset

attention
リンク
RAHNet: ロングテールグラフ分類のための検索拡張ハイブリッドネットワーク
arxiv_reader 2023/08/07
グラフの分類は、実際の多くのマルチメディアアプリケーションにおいて重要なタスクであり、グラフは画像、ビデオ、ソーシャルネットワークなどのさまざまなマルチメディアデータタイプを表すことができま

contrastive

arXiv reaDer

benchmark

bias

augmentation

arXiv

GNN

representation

classification

regularization
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.14537v2
arxiv_reader 2023/03/28
ドロップアウトを使用してニューラルネットワーク内のターゲットレイヤーを動的に変換するデータ拡張へのアプローチである Deep Augmentation を紹介します。また、stop-gradien

self-supervised

contrastive learning

augmentation

computer vision

arXiv

transformer

arXiv reaDer

domain
リンク
対照的学習の学習ダイナミクスに関するメッセージパッシングの視点
arxiv_reader 2023/03/09
近年、対照学習は、自己教師あり視覚表現学習で印象的な結果を達成していますが、その学習ダイナミクスの厳密な理解はまだ不足しています。この論文では、対照的な目的を特徴空間に同等にキャストすると、その学習ダ

representation learning

augmentation

arXiv

attention

contrastive learning

gradient

self-supervised

arXiv reaDer

GNN
リンク
グラフニューラルネットワークを使用したフロアプランイメージのラインセグメントの解析
arxiv_reader 2023/03/08
このホワイトペーパーでは、ジャンクションヒートマップを使用して線分の端点を予測し、ニューラルネットワークをグラフ化して線分とそのカテゴリを抽出する GNN ベースの Line Segment P

detection

arXiv reaDer

semantic segmentation

dataset

augmentation

GNN

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.06900v2
arxiv_reader 2023/02/15
オンラインソーシャルネットワーク (OSN) に多数のボットが存在すると、望ましくない社会的影響が生じます。グラフニューラルネットワーク (GNN) は、ユーザーインタラクションを効果的に利

augmentation

arXiv

dataset

arXiv reaDer

detection

synthesis

GNN

benchmark
リンク
ニューロイメージングにおける形状分類のためのグラフニューラルネットワークの比較研究
arxiv_reader 2022/11/01
グラフニューラルネットワークは、メッシュなどの非ユークリッドデータを分析するための有望なアプローチとして登場しました。医用画像では、メッシュ状のデータが解剖学的構造のモデル化に重要な役割を果たし

arXiv

convolutional

mesh

GNN

classification

learning

augmentation

OOD

detection

arXiv reaDer
リンク
教師なし 3D ドメイン適応のための自己蒸留
arxiv_reader 2022/10/18
点群の分類は、3D ビジョンで一般的なタスクです。ただし、以前の研究では、通常、テスト時の点群は、トレーニング時の点群と同じ手順またはセンサーで取得されると想定されていました。代わりに、教師なしドメイ

domain adaptation

segmentation

augmentation

point cloud

arXiv reaDer

reconstruction

3D

arXiv

GNN
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
視覚ベースの触覚インプリントから体積メッシュを合成することを学ぶ
arxiv_reader 2022/03/30
視覚ベースの触覚センサーは、通常、変形可能なエラストマーと上に取り付けられたカメラを利用して、接触の高解像度画像観察を提供します。変形したエラストマーの正確な体積メッシュを取得すると、直接の接触情報が

arXiv reaDer

simulation

domain

GNN

synthesis

augmentation

3D

self-supervised

arXiv
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
ODAM：Posed RGBビデオを使用したオブジェクトの検出、関連付け、マッピング
arxiv_reader 2021/08/24
オブジェクトのローカライズとその範囲の3Dでの推定は、拡張現実とロボット工学で多くのアプリケーションがある高レベルの3Dシーン理解に向けた重要なステップです。ポーズをとったRGBビデオを使用した3Dオ

arXiv

GNN

detection

video

augmentation

arXiv reaDer

3D

learning
リンク
GraphVICRegHSIC：hyrbidloss関数を使用したグラフの自己監視表現学習の改善に向けて
arxiv_reader 2021/07/02
自己教師あり学習および事前トレーニング戦略は、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について、過去数年にわたって開発されてきました。最近、そのような方法の適用は、グラフニューラルネットワーク（G

augmentation

self-supervised

learning

dataset

GNN

arXiv

loss function

CNN

arXiv reaDer

pre-training
リンク
グラフの自己教師あり学習：BT、HSIC、およびVICReg
arxiv_reader 2021/05/27
自己教師あり学習および事前トレーニング戦略は、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について、過去数年にわたって開発されてきました。最近、そのような方法の適用は、グラフニューラルネットワーク（G

self-supervised

dataset

loss function

GNN

arXiv

augmentation

pre-training

learning

CNN

arXiv reaDer
リンク
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