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С生成用于图像拼接的邻接矩阵

邻接矩阵是图论中用于表示图的一种常见数据结构。对于图中的每个顶点，邻接矩阵记录了它与其他顶点之间的连接关系。在图像拼接中，邻接矩阵可以用于表示图像中不同部分之间的关联关系，从而实现图像的拼接。

邻接矩阵是一个二维矩阵，其中行和列分别表示图中的顶点。矩阵中的元素表示对应顶点之间的连接关系。通常，如果两个顶点之间存在连接，则对应的矩阵元素为1；如果两个顶点之间不存在连接，则对应的矩阵元素为0。对于无向图而言，邻接矩阵是对称的，因为连接关系是双向的；而对于有向图而言，邻接矩阵可以是非对称的。

在图像拼接中，邻接矩阵可以用于表示不同图像块之间的连接关系。每个图像块可以看作是图中的一个顶点，而图像块之间的连接关系可以表示为邻接矩阵中的元素。通过分析邻接矩阵，可以确定图像块之间的拼接顺序和位置，从而实现图像的拼接。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，可以帮助实现图像拼接的需求。其中，腾讯云图像处理（Image Processing）服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像拼接、图像裁剪、图像滤镜等。您可以通过腾讯云图像处理服务的API接口，调用相应的功能实现图像拼接的需求。

腾讯云图像处理产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/imgpro

相关搜索:用于图像生成的模板引擎 c语言的图像拼接快速生成多个邻接矩阵的方法是否有用于随机生成图像的函数图像拼接的c语言程序拼接后的图像严重降级用于创建网络邻接矩阵的优化函数用于图像文件夹的图像数据生成器基于Jquery的图像拼接墙布局裁剪最终拼接的全景图像适合父容器时的图像拼接无需拼接图像的OpenCV曝光补偿如何从几个输入图像中生成更多用于训练的图像？如何获得拼接图像相对于原始图像的坐标改进用于创建邻接矩阵的循环嵌套速度R 用于生成数学方程图像文件的在线工具用于在tkinter画布上放置图像的生成器如何对拼接的图像进行动画处理？重新缩放拼接图像中的边界框标注使用Python并行处理图像的分割和拼接

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从图嵌入算法到图神经网络

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关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）基础知识汇总1.0

图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。

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多标签图像识别发展历程（2015~2020）

自从深度学习兴起之后，以ImageNet数据集为代表的通用识别在精度上实现了跳跃式的显著提升，在通用识别性能逐渐“饱和”之后，研究者们将目光投向了难度更高的细粒度图像识别与多标签图像识别。其中细粒度识别主要针对类间相似度高、粒度细的问题，而多标签识别主要针对图像内多个共存标签有依赖性、输出标签范围广的问题，简单来说就是，细粒度识别是更精细的通用识别，而多标签识别是更广泛的通用识别。从输出标签的数量来看，通用识别和细粒度识别都是单标签识别，然而在大多数场景下，图像中都不会只有一个孤零零的类别，只是我们在标注数据集时会故意忽略非图像主体的其他类别从而作为单标签识别问题来建模，但是随着对内容理解要求的不断提高，我们越来越需要尽可能精确的识别出图像视频中的所有类别，这时就需要用多标签识别出场了。与通用识别和细粒度识别相比，多标签识别任务本身更关注当图像中存在多个物体、多个类别标签时，如何建模不同物体、不同标签的相关性与依赖关系，这个问题在论文中也经常被称为共现依赖（label co-occurrences），当然也有一些方法关注多标签识别任务的其他性质。

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图神经网络从入门到入门

近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。

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全景视频拼接关键技术

图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。

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图像拼接

图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。

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论文阅读05——《A Deep Graph Structured Clustering Network》

论文的作者认为Bo等人（也就是SDCN那篇文章）没有充分考虑复杂的图结构信息，但是Bo等人在文章中说了GCN学习了图结构信息，并且证明SDCN学习的数据表示具有不同阶结构信息的表示总和。

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APAP论文阅读笔记[通俗易懂]

论文和代码可以在这个网址找到：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/

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🤩 Chord diagram | 啧啧啧！~人人必会的Chord diagram你不来学一学吗！？

听说以后医务人员要年薪制了，完全搞不懂这些东西的初衷和理由，感觉自己的🍚里米又要少一些了。🫠

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设计师、艺术家会被AI取代吗？

大家好，我是shadow，我是一名智能产品架构师，有10年经验的技术和设计经验；毕业于上海交通大学，同济大学；服务过的企业有中兴通讯、招商银行、ARKIE智能设计等。我每天的工作就是在设计师和程序员的身份之间切换，设计思维和计算机思维之间切换。

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【愚公系列】软考中级-软件设计师 020-数据结构（图）

图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。

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GNN入门必看！Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经网络

近几年，神经网络在自然语言、图像、语音等数据上都取得了显著的突破，将模型性能带到了一个前所未有的高度，但如何在图数据上训练仍然是一个可研究的点。

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为什么图对应的拉普拉斯矩阵的公式是L=D-A

拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为：

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图神经网络及其在视觉/医学图像中的应用

之前的工作主要是基于CNN和RNN在做，前段时间因为项目需要，相对系统的了解一下图神经网络，包括理论基础，代表性的GNN（GCN， GraphSAGE和GAT）以及它的一些应用。GNN主要是应用在一些存在复杂关系的场景中，比如推荐系统，社交网络，分子结构等，在CV中并不主流。但它在CV和医学图像分析中也有被用到，本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享，主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。

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行为动作识别

随着计算机学科与人工智能的发展和应用，视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是人体行为识别，行为识别的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此，如何提高视频中人体行为识别的准确性和快速性，已成为视频分析系统研究中的重点问题。

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如何利用图卷积网络对图进行深度学习（上）

基于图的机器学习是一项困难的任务，因为图的结构非常复杂，而且信息量也很大。这篇文章是关于如何用图卷积网络（GCNs）对图进行深度学习的系列文章中的第一篇，GCNs是一种强大的神经网络，旨在直接处理图并利用其结构信息。

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入门学习 | 什么是图卷积网络？行为识别领域新星

【导读】图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是近年来逐渐流行的一种神经网络结构。不同于只能用于网格结构（grid-based）数据的传统网络模型 LSTM 和 CNN，图卷积网络能够处理具有广义拓扑图结构的数据，并深入发掘其特征和规律，例如 PageRank 引用网络、社交网络、通信网络、蛋白质分子结构等一系列具有空间拓扑图结构的不规则数据。相比于一般的拓扑图而言，人体骨骼拓扑图具有更加良好的稳定性和不变性，因此从2018年开始，就有许多学者尝试将图卷积网络应用到基于人体骨骼的行为识别领域来，也取得了不错的成果。下面就让我们来深入了解一下什么是图卷积网络，以及它在行为识别领域的最新工作进展吧！

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数据结构：图

无论是有向图还是无向图，主要的存储方式都有两种：邻接矩阵和邻接表。前者图的数据顺序存储结构，后者属于图的链接存储结构。

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图神经网络模型总结

在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。

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算法与数据结构(四) 图的物理存储结构与深搜、广搜(Swift版)

开门见山，本篇博客就介绍图相关的东西。图其实就是树结构的升级版。上篇博客我们聊了树的一种，在后边的博客中我们还会介绍其他类型的树，比如红黑树，B树等等，以及这些树结构的应用。本篇博客我们就讲图的存储结构以及图的搜索，这两者算是图结构的基础。下篇博客会在此基础上聊一下最小生成树的Prim算法以及克鲁斯卡尔算法，然后在聊聊图的最短路径、拓扑排序、关键路径等等。废话少说开始今天的内容。一、概述在博客开头，我们先聊一下什么是图。在此我不想在这儿论述图的定义，当然那些是枯燥无味的。图在我们生活中无处不在呢，各种地

SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（下）

上回说到，LIL 通过把稀疏矩阵看成是有序稀疏向量组，通过对稀疏向量组中的稀疏向量进行压缩存储来达到压缩存储稀疏矩阵的目的。这一回从图数据结构开始！

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图机器学习无处不在! 用 Transformer 可缓解 GNN 限制

在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。

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一份完全解读：是什么使神经网络变成图神经网络？

图1：来自(Bruna等人，ICLR，2014)的图，描绘了3D领域内的MNIST图像。虽然卷积网络很难对球面数据进行分类，但是图网络可以很自然地处理它。可以把它当做是一个处理工具，但在实际应用程序中会出现许多类似的任务。

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数据结构——图

设图 A = (V, E) 有 n 个顶点，则图的邻接矩阵是一个二维数组 A.Edgen，定义为：

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SIGIR2023 | 基于图推荐的信号去噪和增强

TLDR：本文针对图推荐算法中交互矩阵可能存在的噪声和稀疏问题，提出了一种简单有效的近邻采样方法，并在用户-物品交互图上考虑了用户与用户、物品与物品之间的相似性，以提高图推荐中的用户和物品表示。

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图（graph）原

图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。

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图卷积网络 (GCN) 的高层解释

图的独特功能可以捕获数据之间的结构关系，从而比孤立地分析数据可以获得更多的洞察力。图是最通用的数据结构之一。它们自然出现在许多应用领域，从社会分析、生物信息学到计算机视觉。

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IJCAI 2022 | 图结构学习最新综述：研究进展与未来展望

在现实世界中存在大量的图结构数据，图神经网络已成为分析这些数据的标准范式，GNN 对图结构有较高的敏感性，不同的图结构得到的表征会很不一样。但是往往图数据中存在较多的噪声者图的不完整性都会使得 GNN 习得的表征较差，这不利于下游任务。

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图像拼接——APAP算法[通俗易懂]

*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝

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基于GNN的图表示学习及其应用

本文内容分两部分，第一部分为基于 GNN 的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失，对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。第二部分为GNN的相关应用介绍，主要为3D视觉、基于社交网络的推荐系统和视觉推理的介绍。

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双11产出1.7亿张素材的“智能设计师”，是如何做到的？

阿里人工智能设计师“鲁班”，在2016年的双十一期间设计了1.7亿数量级素材，这样的产出，需要100个设计师不吃不喝连续做300年。依靠庞大数据量取得的惊人成果背后，带给了我们很多思考。

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图机器学习无处不在，用 Transformer 可缓解 GNN 限制

作者 | Clémentine Fourrier 编译 | 黄楠编辑 | 陈彩娴在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。近日，Hugging Face 研究科学家 Clémentine Fourrier 在文章《Introduction to Graph Machine Learning》就介绍了今天这种

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SIGIR'21 快手 | 基于图神经网络的序列推荐，兴趣的挖掘与动态变化

首先这里涉及到序列推荐的概念：序列推荐就是根据用户的历史行为来预测用户的后续交互。现存两个挑战：

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图（总目录）

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图论中的邻接矩阵及其实现方法

如图2-7-4所示，图中有A、B、C、D、E这5个节点，每两个结点之间，有的没有连接，比如A、C。对于有连接的结点之间，用箭头标示，箭头的方向表示连接方向。例如A和B之间，表示可以从A到B，但不能从B到A；B和C之间，则用双向箭头标示，既能从B到C，又能从C到A。

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