文章链接:https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1.关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) (1)Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Comput…

论文信息 论文标题:Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning论文作者:Qinghua Zheng, Jihong Wang, Minnan Luo, Yaoliang Yu, Jundong Li, Lina Yao, Xiaojun Chang论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 使用信息瓶颈的图级表示可解释性.…

论文信息 论文标题:Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding论文作者:Gayan K. Kulatilleke, Marius Portmann, Shekhar S. Chandra论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 基于 GCN 的方法有三个主要缺点: 图卷积滤波器和权值矩阵的纠缠会损害其性能和鲁棒性: 图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况,…

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo…

论文信息 论文标题:Rethinking and Scaling Up Graph Contrastive Learning: An Extremely Efficient Approach with Group Discrimination论文作者:Yizhen Zheng, Shirui Pan, Vincent Cs Lee, Yu Zheng, Philip S. Yu论文来源:2022,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction…

背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中,Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹(第二名top-5错误率为26.2%).由此,ConvNet的潜力受到广泛认可,一炮而红.既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩,是不是也能放到目标检测任务上呢.本文就是用convNet解决目标检测任务的首次探索.在PASCAL VOC 2010上的mAP达到了53.7%. 方法 模型一共分为三个模块. (1)region proposals(区域推荐)).在一张整图上面产生很…

小样本知识图补全--关系学习.利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测.主要应用的思想和模型包括:GAT.TransH.SLTM.Model-Agnostic Meta-Learning (MAML). 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2104.13095.pdf 引出 在WIkidata数据集中,有超大约10%的关系只被不超过10个的三元组所包含,所以要用小样本学习来为这些关系扩充实体.尽管我们可以直接学习整个知识图谱的关系,然后对整个知识图谱…

论文信息 论文标题:Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution论文作者:Xiaotong Zhang, Han Liu, Qimai Li, Xiao-Ming Wu论文来源:2019, IJCAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 关于GNN 是低通滤波器的好文. 2 Method 2.1 Graph Convolution 2.1.1 Basic idea 为正式定义图…

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论…

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一…