Learning Context Graph for Person Search 2019-06-24 09:14:03 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Yan_Learning_Context_Graph_for_Person_Search_CVPR_2019_paper.pdf Code: https://github.com/sjtuzq/person_search_gcn Person Search…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering 2019-05-29 00:29:43 Paper:http://papers.nips.cc/paper/8054-learning-conditioned-graph-structures-for-interpretable-visual-question-answering.pdf Code:https://github.com…

1. 论文概述 论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入 拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是 一 一 匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

目录 概 主要内容 代码 Yu Y., Chen J., Gao T. and Yu M. DAG-GNN: DAG structure learning with graph neural networks. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2019. 概 有向无环图 + GNN + VAE. 主要内容 先前已经有工作(NOTEARS)讨论了如何处理线性SEM模型 \[X = A^TX + Z, \] \(A \i…

论文信息 论文标题:Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization论文作者:Wei Dong, Junsheng Wu, Yi Luo, Zongyuan Ge, Peng Wang论文来源:CVPR 2022论文地址:download论文代码:download 1 摘要 在本工作中,我们提出了一种简单而有效的自监督节点表示学习策略,通过直接最大化节点的…

论文信息 论文标题:Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling论文作者:Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化存在的问题:获得的图表示需进一步使用池化函数将一组节点表示映射为紧凑的形式.对所有节点表示的简单求和或平均都平等地考虑所有节点特征…

The key mechanism of transformer-based models is cross-attentions, which implicitly form graphs over tokens and act as diffusion operators to facilitate information propagation through the graph for question-answering that requires some reasoning ove…

Python 正则表达式 - search()方法 findall()方法在找到第一个匹配之后,还会继续找下去,findall吗,就是找到所有的匹配的意思.如果你只是想找到第一个匹配的信息后,就不在继续找下去了,那么就使用search()方法,这个方法找到第一个匹配之后,就停止寻找. 所有如果你只是想找到第一个匹配信息,使用search()方法可以提高搜索效率. search()函数的使用 # -?- coding: utf-8 -?- import re secret_code = 'dsdx…

- 论文地址:https://arxiv.org/abs/1604.01325 contribution is twofold: (i) we leverage a ranking framework to learn convolution and projection weights that are used to build the region features; (ii) we employ a region proposal network to learn which regio…