图匹配网络算法的PyTorch实现

图匹配网络算法的PyTorch实现

Graph-Matching-Networks PyTorch implementation of Graph Matching Networks, e.g., Graph Matching with Bi-level Noisy Correspondence (COMMON, ICCV 2023), Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects (GMN, ICML 2019). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph-Matching-Networks

本项目是一个基于PyTorch的开源项目，主要使用Python语言，同时包含C++和Cuda的代码部分，以实现图匹配网络算法的高效运行。

项目基础介绍

图匹配网络（Graph Matching Networks, GMN）是一种用于学习图结构对象之间相似性的深度学习模型。本项目提供了多种图匹配算法的实现，包括用于学习图结构对象之间相似性的GMN（Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects）和在具有双向噪声对应关系下的图匹配算法（Graph Matching with Bi-level Noisy Correspondence）。

核心功能

• 图匹配算法实现：项目实现了多种先进的图匹配算法，可以用于计算机视觉、机器学习等领域，对图结构数据进行分析和处理。
• 灵活的数据处理：支持多种图结构数据输入，能够适应不同的应用场景和数据类型。
• 高效的计算性能：利用PyTorch框架，结合C++和Cuda代码，实现了高效的算法性能。

最近更新的功能

• 算法性能优化：对核心算法进行了性能优化，提高了匹配的准确性和计算速度。
• 代码质量提升：对代码进行了重构，增强了可读性和可维护性。
• 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装和使用说明，帮助用户更好地理解和应用项目。

Graph-Matching-Networks PyTorch implementation of Graph Matching Networks, e.g., Graph Matching with Bi-level Noisy Correspondence (COMMON, ICCV 2023), Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects (GMN, ICML 2019). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/Graph-Matching-Networks