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

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

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

HDU 6321 Dynamic Graph Matching (状压DP) Problem C. Dynamic Graph Matching Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others) Memory Limit: 524288/524288 K (Java/Others) Total Submission(s): 1796 Accepted Submission(s): 731 Problem Description In the mathematical

Problem C. Dynamic Graph Matching Time Limit: / MS (Java/Others) Memory Limit: / K (Java/Others) Total Submission(s): Accepted Submission(s): Problem Description In the mathematical discipline of graph theory, a matching in a graph is a set of edges

HDU6321 Dynamic Graph Matching 题意: 给出\(N\)个点,一开始没有边,然后有\(M\)次操作,每次操作加一条无向边或者删一条已经存在的边,问每次操作后图中恰好匹配\(k\)对边的方案数有多少种<k = 1, 2, 3, \cdots ,\frac{n}{2}\( \)N\le 10, M\le 30000$ 题解: 看到\(N\)的数据范围很容易想到状压DP,不可能对每次操作单独来计算,所以考虑计算每次操作后对答案的贡献,记\(f[msk][k]\)为点集为\(

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

题意 300个点的无环图,开始都是白色,每次改变某个节点的颜色(黑/白),问有多少对白点之间存在只有白点的路径. 题解 类似floyd,求出两点之间的路径条数.然后白到黑就删去对应路径,黑到白就增加对应路径.再扫一遍路径数大于0的白点对. 代码 #include <cstdio> #include <cstring> #define N 301 int g[N][N]; int f[N][N]; bool c[N]; int main(){ int n,m,q; while(~sc

给出一些点集,然后对于每一次要求给出的这些点集里的1,2,3,4,5,6....n/2的匹配数, dp[i][j] 表示到第i次操作里点集为j的匹配数,然后我每次加入一条边u-v,我的状态就是 dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][(不含u,v)的j],删除就是dp[i][j] = dp[i-1][j] - dp[i-1][(不含u,v)的j] 一个匹配就是两个点,所以2*i个点的答案就是匹配为i的答案. 然后可以减去一维,变成一维的dp,然后在取模一下就可以了 #in

<题目链接> 题目大意:Rinne 学到了一个新的奇妙的东西叫做动态图,这里的动态图的定义是边权可以随着操作而变动的图.当我们在这个图上经过一条边的时候,这个图上所有边的边权都会发生变动.定义变动函数 f(x)=1/(1−x),表示我们在图上走过一条边后,图的边权变动情况.这里指的“图的变动”的意思是将每条边的边权代入上函数,得到的值即为该次变动后的边权.现在 Rinne 想要知道,在这个变动的图上从 1 到 n 的最短路径.因为 Rinne 不喜欢负数,所以她只需要你输出经过的边权权值绝对值

题意:给出一个n个点m条边的有向无环图(DAG),初始的时候所有的点都为白色.然后有Q次操作,每次操作要把一个点的颜色改变,白色<->黑色,对于每次操作,输出满足下列点对<u,v>,u,v都为白色且可以相互到达的个数. 数据范围: DAG上的问题,首先最暴力的方法就是,对于每一次更改都进行一遍dfs,B[u][v],表示U点可以到达v点,然后对于U的父亲结点来说,暴力合并,复杂度约为n^4,这样显然会爆炸.解法是每次用BITSET优化,因为B[u][v]的状态非零即一. 代码如下:

题意:给定一个n个点的无向图,开始没有边,然后m个操作,每次加边或者删边,每次操作后输出正好k个边的匹配数k=1,2,3,...n/2,n<=10,m<=30000 可以发现,n<=10可以想一想状压,以点集为状态 于是dp[S]表示匹配中的点集为S时的方案数 加边时,dp[S]+=dp[S-2u-1-2v-1],去边时,dp[S]-=dp[S-2u-1-2v-1] 同时更新答案即可

题意:给定一个N个点的零图,M次操作,添加或删除一条边,每一次操作以后,打印用1,2,...N/2条边构成的匹配数. 分析:因为N的范围很小,所以可以把点的枚举状态用二进制表示集合.用一维数组dp[S]表示二进制集合为S的点集的匹配数. 每次加边操作,从大到小遍历集合,dp[S]+=dp[S-u-v]:删边操作,从小到大遍历集合,dp[S]-=dp[S-u-v]. 预处理出每个1024之内每个数对应二进制含有1的个数,每次记录答案就将每个dp[S]加到ans[S对应的二进制个数]中. #incl

[链接] 我是链接,点我呀:) [题意] 在这里输入题意 [题解] DP 设f[i][j]表示前i个操作,已经匹配了的点的状态集合为j的方案数 对于+操作 有两种情况. 1.这条边作为匹配的边 2.这条边没有作为匹配边 f[i][j] = f[i-1][j-(u,v)] + f[i-1][j] 作为匹配边,转化一下就是这条边的两个点连上了.也即被匹配了. 对于-操作 考虑前i-1个操作. 会发现+操作的先后顺序不影响前i-1个操作之后的结果. 因此我们干脆就认为第i-1个操作就是和- u,v对应

论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① Positive Re-Weighting: 其中 若太大,则选择的样本标签的可信度小:若太小,则样本数量不足以进行矩阵学习,因此设置如下的: 其中,σ为 [0, 1],如果 σ = 1,则说明充分相信样本估计的可信度,反之设置为 σ = 0. ② Negative Re-Weighting: 对于所

Introduction 文章主要提出了 Dynamic Graph Matching(DGM)方法,以非监督的方式对多个相机的行人视频中识别出正确匹配.错误匹配的结果.本文主要思想如下图: 具体而言:方法采用迭代的方式,每次迭代生成一个二部图(bipartite),估计标签并学习区分矩阵.通过不断迭代,标签准确率提高,矩阵区分度更显著.方法加入了重新加权策略(re-weighting),提供软标签而不是硬标签,来降低标签的误差. Graph Matching for Video Re-ID (

原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了. [论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 问

Graph Cut and Its Application in Computer Vision 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/04/graph-cut-and-its-application-in.html 现在好像需要代理才能访问了... 网络流算法最初用于解决流网络的优化问题,比如水管网络.通信传输和城市的车流等.Graph cut作为其中一类最常见的算法,用于求解流网络的最小割,即寻找一个总容量最小的边集合,去掉这个集合中的所有边将阻断这个网

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmenta

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关

https://vertx.io/docs/vertx-web/java/ Vert.x-Web是一组用于使用Vert.x构建Web应用程序的构建块.将其视为瑞士军刀,用于构建现代,可扩展的网络应用程序. Vert.x核心为处理HTTP提供了相当低级别的功能,对于某些应用程序来说已经足够了. Vert.x-Web构建于Vert.x核心之上,可以更轻松地为构建真实Web应用程序提供更丰富的功能. 它是Vert.x 2.x中Yoke的继承者,并从Node.js世界中的Express和Ruby世界中的