Hybrid Graph Neural Networks for Crowd Counting

最新推荐文章于 2024-10-23 14:48:48 发布
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本文探讨了如何利用辅助任务（如定位）与主要任务（如计数）的特征，构建一个融合两个领域（定位与计数）知识的图谱模型。通过将不同领域的特征视为节点，它们之间的关系作为边，形成了一个能够捕捉跨域信息的复杂网络。

引入 auxiliary task (localization)

两个domain(localization&counting)的features作为nodes， relations between them作为edge，构建graph
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【论文分享】★★★「SOTA」小样本图神经网络分类模型 HGNN：Hybrid Graph Neural Networks for Few-Shot Learning
vector的博客
04-11 1618
摘要：本文提出了一种新的混合GNN (HGNN)模型，该模型由两个GNN组成，一个PGNN和一个IGNN。IGNN通过实例级消息传递专注于异常值识别和中和（离群值）。PGNN在类原型级操作，以确保不同的类在GNN适应的嵌入空间中可以很好地分离（类间重叠） 其他：本文的GNN与之前的GNN之间的关键区别是本文的GNN不包含标签信息。
The Learning route of GNN
SimonChen
10-15 714
The Learning route of GNN CHEN JIE Note：图神经网络的相关实战教程及其缺乏，如有看到相关内容，可以添加到群在线文档之中。 图神经网络基础知识 台大李宏毅的GNN课（很通俗易懂，较为推荐） 链接：(1/2) https://www.youtube.com/watch?v=eybCCtNKwzA&ab_channel=Hung-yiLee ​ (2/2)https://www.youtube.com/watch?v=M9ht8vsVEw8&t=1
【译】A Fully Spiking Hybrid Neural Network for Energy-Efficient Object Detection
a_piece_of_ppx的博客
05-24 1447
外文文献译
文献阅读（13）Hybrid Neural Network Processor
tiaozhanzhe1900的博客
04-05 461
文章目录1 缩写2 abstract & introduction3 Hybrid neural network analysis A High Energy Efficient Reconfigurable Hybrid Neural Network Processor for Deep Learning Applications 1 缩写 hybrid-NN: Hybrid neur...
【Hybrid Neural Networks for Learning the Trend in Time Series】 阅读笔记
qq_42689574的博客
08-12 963
论文原文链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0316.pdf 摘要 本文的混合神经网络叫做TreNet，可以学习时间序列的局部特征和全局特征。它使用CNN提取局部特征，使用LSTM学习长远趋势，最终预测该时间序列之后一段时间的升降趋势。 CNN在提取数据局部特征方面有优势，得益于它能够强化神经元之间的局部连接。 LSTM在分析长远趋势上有优势...
Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network论文笔记
Torero_lch的博客
11-15 2365
Joint entity and relation extraction based on a hybrid neural network是中科院自动化所2017年发表在Neurocomputing期刊上的论文，提出了一种用于NER和RC的联合模型，可能同时用到了CNN和LSTM，所以叫做hybrid neural network。 一、网络结构： 主要分为三个 模块： 1、编码模块：先...
论文翻译：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
com_fang_bean的博客
07-23 1330
人体骨骼的动力学特性为人体动作识别提供了重要的信息。传统的骨架建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则，从而导致表达能力有限，难以泛化。在这项工作中，我们提出了一个新的动态骨架模型，称为时空图卷积网络(ST-GCN)。它通过自动学习数据的空间和时间模式，超越了以往方法的局限性。这个公式不仅带来了更大的表达能力，而且更强的泛化能力。在两个大数据集动力学和NTU-RGBD上，它实现了对主流方法的实质性改进。 人的动作识别在视频理解中起着重要的作用，近年来成为一个活跃的研究领域。一...
Crowd Counting 系列NO4.—SwitchCNN（CVPR 2017）网络复现
最新发布
流浪若相惜的专栏
10-23 1380
SwitchCNN是我看的比较早的一篇多列密集计数网络了，但是其网络实现因各种问题我一直没有复现，现如今因Crowd Counting综述讲解，我不禁又沉下心来继续对其进行复现，特此记录，避免后来者多走弯路。Article：Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting Code: crowd-counting-cnn其实，环境配置我尝试比较久，因各种问题都歇菜了，从python 3.10 到3.6我都试了一遍，发现会出现各种问题。具体问题
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
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Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
图像分割(七) —— Transformer and CNN Hybrid Deep Neural Network
qq_42208244的博客
10-23 2963
遥感图像分割
论文阅读：Knowledge Enhanced Hybrid Neural Network for Text Matching(AIII2018)
RUCblake的博客
07-27 950
今天刚读了一篇文本匹配相关的论文，发表于AIII2018，名为Knowledge Enhanced Hybrid Neural Network for Text Matching。 顾名思义，也就是说通过引入先验知识的方式来提升文本匹配问题的准确度。这个改进是有一定的意义的，文章中说传统的匹配问题中，对于文本长度超过一定长度的数据匹配结果非常不准确。以QA问题为例，在一些较长的回答中，可能会包含...
谣言传播代码复现_今日 Paper | 社交媒体谣言检测；连续手语识别；细粒度服装相似性学习；混合图神经网络等...
weixin_42510243的博客
01-29 664
目录基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 用于连续手语识别的时空多线索网络基于属性特定嵌入网络的细粒度服装相似性学习混合图神经网络在人群计数中的应用使用卫星图像中的目标检测生成可解释的贫困地图基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 论文名称：Rumor Detection>作者：Bian Tian /Xiao Xi /Xu Tingyang /Zhao Peilin /Huang ...
Hybrid-state A* path planner的一些理解
Wen0629的博客
03-01 2341
看过网上很多关于hybrid A*的介绍，感觉都没真正讲清楚核心的hybrid state。在这里简单记录一下我对hybrid-state A*的理解。 首先hybrid A*本质上也是图搜索，所以同样需要定义graph。在文献[1]中作者明确说明了graph中的结点（node）为离散2D栅格的中心。而每个node，或者说每个栅格又包含一个连续空间下的3D state（<x, y, the...
《Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting》论文笔记
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01-10 2131
Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting论文地址论文翻译ABSTRACT1. INTRODUCTION2. MULTI-SCALE CNN FOR CROWD COUNTING2.1. Multi-scale Network Architecture2.2. Scale-relevant Density Map2.3....
人群计数--Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting
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09-06 9097
Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting CVPR2017 Code for SCNN is based on Lasagne\Theano :https://github.com/val-iisc/crowd-counting-scnn 针对人群密度估计问题提出了一个 Switch-CNN网络，大的思路...
今日 Paper | 社交媒体谣言检测；连续手语识别；细粒度服装相似性学习；混合图神经网络等
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02-20 1132
2020-02-18 15:43 目录 基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 用于连续手语识别的时空多线索网络 基于属性特定嵌入网络的细粒度服装相似性学习 混合图神经网络在人群计数中的应用 使用卫星图像中的目标检测生成可解释的贫困地图 基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 论文名称：Rumor D...
【AAAI 2020】全部接受论文列表（三）
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01-22 1万+
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-09     今年共收到的有效论文投稿超过 8800 篇，其中 7737 篇论文进入评审环节，最终收录数量为 1591 篇，收录率为 20.6%， 虽然今年 AAAI 论文收录率的分母要比去年的 7700 篇多上 1100 余篇，但是整体收录数量比去年的 1150 篇多出不...
hybrid graph neural networks for few-shot learning
10-23
混合图神经网络用于少样本学习。少样本学习是指在给定的样本数量非常有限的情况下，如何进行有效的学习和分类任务。混合图神经网络是一种结合了图神经网络和其他模型的方法，用于解决少样本学习问题。 首先，混合图神经网络将图神经网络与其他模型结合起来，以充分利用它们在不同任务上的优势。图神经网络可以有效地处理图结构数据，并捕捉节点之间的关系，而其他模型可能在处理其他类型的数据时更加优秀。通过将它们结合起来，混合图神经网络可以在少样本学习中更好地利用有限的数据。 其次，混合图神经网络可以通过在训练过程中使用一些预训练模型来提高学习效果。预训练模型是在大规模数据集上进行训练得到的模型，在特定任务上可能有较好的性能。通过将预训练模型与图神经网络结合，混合图神经网络可以在少样本学习中利用预训练模型的知识，以更好地适应有限的数据。 最后，混合图神经网络还可以通过设计适当的注意力机制来提高学习效果。注意力机制可以使网络更加关注重要的特征和关系，忽略无关的信息。在少样本学习中，选择性地关注有限的样本和特征对于提高学习的效果至关重要。混合图神经网络可以通过引入适当的注意力机制来实现这一点，以提取和利用关键信息。 综上所述，混合图神经网络是一种用于少样本学习的方法，它结合了图神经网络和其他模型的优势，并利用预训练模型和适当的注意力机制来提高学习效果。这种方法对于在有限数据条件下执行有效的学习和分类任务非常有帮助。
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