DGP：知识图谱传播在零样本学习中的再思考

DGP：知识图谱传播在零样本学习中的再思考

DGP 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dgp/DGP

项目介绍

DGP（ Dense Graph Propagation）是基于CVPR 2019的一篇论文，由Yinbo Chen等人提出。该开源项目主要探索了如何改进知识图谱在零样本学习中的传播方法。通过建立密集的知识图结构，它旨在提升模型在从未见过的类别的识别能力。项目采用了PyTorch框架，并提供了从数据预处理到模型训练及测试的完整流程。

项目快速启动

环境准备

确保你的开发环境满足以下要求：

• Python 3
• PyTorch >= 0.4.0
• NLTK

安装与配置

1. 克隆项目:

   git clone https://github.com/cyvius96/DGP.git
   

2. 安装依赖: 项目依赖可能需要手动安装或通过虚拟环境管理工具进行安装。

3. 数据准备:

   • 下载GloVe词嵌入: http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip 并解压后将glove.6B.300d.txt移动到materials/目录下。
   • 运行脚本构建知识图谱：

     cd materials/
     python make_induced_graph.py
     python make_dense_graph.py
     python make_dense_grouped_graph.py
     

   • 准备ImageNet和AwA2数据集，并创建软连接至materials/datasets/目录。
   • 处理预训练的ResNet50模型：

     wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth
     mv resnet50-19c8e357.pth materials/resnet50-raw.pth
     cd materials/ && python process_resnet.py
     

运行示例

为了快速启动，我们将演示如何训练一个基本的图网络模型：

1. 创建保存模型的目录：

   mkdir save
   

2. 训练SGCN模型：

   python train_gcn_basic.py --gpu 0
   

完成后，模型权重会被保存到save/gcn-basic目录中。

应用案例和最佳实践

在实际应用中，DGP可用于多种场景，特别是那些需要跨领域迁移学习或利用知识图谱增强模型理解能力的任务。最佳实践包括：

• 在零样本学习设置中，先利用预先计算的关系图训练模型，然后微调以适应特定的新类别。
• 结合现有的图像分类任务，通过知识图谱传播来引导模型学习更深层的概念联系。

典型生态项目

尽管该项目本身是个独立研究，但在机器学习和计算机视觉社区，结合知识图谱的深度学习应用正逐渐成为研究热点。类似的研究方向包括但不限于关系抽取、实体链接以及多模态知识表示。开发者可以借鉴DGP的方法，将其应用于增强模型对复杂概念的理解，特别是在需要零样本泛化能力的系统中。

请注意，持续关注相关领域的最新研究成果，并且根据自己的具体需求调整和扩展这个项目的应用范围，可以最大化其价值。

DGP 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dgp/DGP