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

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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】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…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…

【论文笔记】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和动机: 行人动作识别(Human Action Recognition)主要从多个模态的角度来进行研究,即:appearance,depth,optical-flow,以及 body skeletons.这其中,动态的人类骨骼点通常是最具有信息量的,且能够和其他模态进行互补.…

[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. 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…