论文笔记：（2019）LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features

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论文笔记：（2019）LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features

目录摘要一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法二.材料三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取器和再训练分类器四.结果 A．应用细节 B．点云分类 C．点云分割 D．时间和空间复杂度分析 E．可视化和消融实验五.总结 LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Feat…

【论文阅读】DGCNN：Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

毕设进了图网络的坑,感觉有点难,一点点慢慢学吧,本文方法是<Rethinking Table Recognition using Graph Neural Networks>中关系建模环节中的主要方法. ## 概述本文是对经典的PointNet进行改进,主要目标是设计一个可以直接使用点云作为输入的CNN架构,可适用于分类.分割等任务.主要的创新点是提出了一个新的可微网络模块EdgeConv(边卷积操作)来提取局部邻域信息. 其整体的网络结构如下所示,值得注意的有: 整体的网络结构与Point…

论文笔记：（TOG2019）DGCNN : Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

目录摘要一.引言二.相关工作三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github…

论文阅读 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks

4 Dynamic Graph Representation Learning Via Self-Attention Networks link:https://arxiv.org/abs/1812.09430 Abstract 提出了在动态图上使用自注意力 Conclusion 本文提出了使用自注意力的网络结构用于在动态图学习节点表示.具体地说,DySAT使用(1)结构邻居和(2)历史节点表示上的自我注意来计算动态节点表示,虽然实验是在没有节点特征的图上进行的,但DySAT可以很容易地推广到特…

论文阅读 dyngraph2vec: Capturing Network Dynamics using Dynamic Graph Representation Learning

6 dyngraph2vec: Capturing Network Dynamics using Dynamic Graph Representation Learning207 link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/1809.02657&hl=zh-TW&sa=X&ei=bSGfYviOJOOEywThnbSYCQ&scisig=AAGBfm0bzwUuDvjnCX…

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》2

Paper Information 论文作者:Zhen Peng.Wenbing Huang.Minnan Luo.Q. Zheng.Yu Rong.Tingyang Xu.Junzhou Huang论文来源:WWW 2020论文地址:download代码地址:download 前言 1.自监督学习(Self-supervised):属于无监督学习,其核心是自动为数据打标签(伪标签或其他角度的可信标签,包括图像的旋转.分块等等),通过让网络按照既定的规则,对数据打出正确的标签来更好地进行特征表示…

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》

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