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。...一个有向图 图的表示：那么图如何像图像一样用矩阵来表示呢。这里涉及到两个部分：顶点特征，邻接矩阵。...一个简单的无向图及其邻接矩阵 02 图神经网络GNN 2013年首次提出图上的基于频域(Spectra)和基于空域(Spatial)的卷积神经网络。2016,2017有比较大的突破，开始成为研究热点。...03 GNN在图像处理领域的应用 GNN主要是引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。...根据图的构建方式，下面要介绍的工作大致可分为两大类： GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1.
本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。...GraphSAGE算法在直推式和归纳式学习均达到最优效果。 GraphSage算法原理 GCN网络每次学习都需要将整个图送入显存/内存中，资源消耗巨大。...另外使用整个图结构进行学习，导致了GCN的学习的固化，图中一旦新增节点，整个图的学习都需要重新进行。这两点对于大数据集和项目实际落地来说，是巨大的阻碍。...因此采样与聚合是GraphSage网络的两大主要工作，通过随机采样的方式从整张图中抽出一张子图近似替换原始图，然后在该子图上进行聚合计算提取信息特征。...上，这里如果需要替换成Gpu或Cpu，则替换成'cuda'或'cpu'即可。
在网络设计方面，生成器的结构采用当下比较流行的框架：包含2个stride-2 的卷积块, 几个residualblocks 和两个0.5-strided卷积完成上采样过程。...图6 Cross-domain models与StarGAN对比图 如下图7所示，要想让G拥有学习多个领域转换的能力，需要对生成网络G和判别网络D做如下改动： 1）在G的输入中添加目标领域信息，即把图片翻译到哪个领域这个信息告诉生成模型...图像重建可以完整这一部分，图像重建即将图像翻译从领域A翻译到领域B，再翻译回来，不会发生变化。 ? 图7 网络示意图 汇总一下此网络所用到的所有的loss函数： ?...当然这离不开GAN算法自身的优越性，但GAN在训练上还需要大量的trick，且存在训练不稳定的弊端。...SFFAI招募 现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。
近日，清华大学计图(Jittor)团队提出了一种针对三角网格的卷积神经网络，在两个网格分类数据集上首次取得100%正确率，在其他多个几何学习任务中，性能显著超过现有方法。...尤为重要的是，这种基于细分表示的网格卷积神经网络的提出，使得VGG、ResNet和DeepLabV3+等二维图像的骨干网络模型可以方便地应用到三维模型的学习上，从而突破了二维图像和三维模型在深度学习上的壁垒...该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上/下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。...从图2可以看到，这种面片上的网格卷积方法，直观且灵活，有规律，可支持指定卷积核大小、步长、空洞等参数，很类似于图像的情形。...在此数据集上，SubdivNet也超过了以往的网格方法。表3给出ModelNet40和 Manifold40上的分类精度，其中前两行以位置和法向为输入的点云的最好结果，后三行是网格模型的结果。
今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。...GNN在图结构的任务上取得了很好的结果，但由于需要将图加载到内存中，且每层的卷积操作都会遍历全图，对于大规模的图，需要的内存和时间的开销都是不可接受的。...我们在两个开源的数据集Reddit和PPI上验证了我们的工作。由于GraphSAGE的简单和通用性，我们选择其为baseline。...总结： GCN是目前业界标准的网络图中特征抽取以及表示学习的方法，未来在搜索、广告、推荐等场景中有着广泛的应用。多阶的GCN的支持提供了在图中挖掘多阶关系的能力。...通过在子图的GCN上添加归一化系数（通过预处理计算）来使得估计量无偏，Aggregation 的normalization为： Loss的normalization为： 从而： 一个好的Samper
变分图自动编码器(VGAE)是基于图神经网络(GNN)的经典模型，在许多链接预测任务上取得了巨大成功。...一种名为基因调控图神经网络(GRGNN)的方法最近在scRNA-seq数据上采用链接预测来推测TRN。...在整个工作中，TRN表示为无向图G{V,E}，其中节点(V)表示TFs，边(E)表示它们的互作。DeepTFni的输入仅仅是一个scATAC-seq计数矩阵，而DeepTFni的输出是估算的TRN。...通过在scATAC-seq数据上实施基于图的神经网络，DeepTFni在TRN推测中展示了有前途的性能，并在以组织发育或复杂疾病为重点的研究中表现出广泛的适用性。...因此，这些异构网络上的GNN将有助于捕捉基因型和表型之间的全面关系。处理有向异构图的基于GNN的链接预测目前仍处于早期阶段。
编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。...在这里，作者设计了GAME-Net，一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练，其中包含了具有不同官能团的C分子，包括N、O、S和C芳香环。...该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏，并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中，预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。...在该研究中，作者介绍了GAME-Net（基于图的金属吸附能神经网络），这是一个在广泛的DFT数据集上进行训练的GNN模型。...与完整薄板相比，基于吸附集合的图形表示在DimeNet++和PaiNN模型中始终表现出更好的结果。相比于DimeNet++和PaiNN，GAME-Net在计算成本和时间上具有明显的优势。
本篇分享论文Graph Convolutional Network for Image Restoration: A Survey，由西工大&西澳大学&同济大学共同发布，第一篇图卷积网络在图像复原上综述...图卷积网络通过将卷积操作扩展到图结构数据上，能够有效捕捉节点特征及其在图中的相对位置，适用于处理复杂拓扑结构的数据。...2.1 图卷积神经网络用于图像去噪 2.1.1 GCNs and Improved Methods for Image Denoising 在图像去噪领域，图卷积神经网络因其强大的图数据处理能力而成为研究的热点...Yan等人的SRGAT方法使用图注意力网络优化单张图像的超分辨率，在多个数据集上表现出色。...同时，文章还探讨了GCN在图像恢复中的新方向和挑战，如处理复杂图像、提高模型的泛化能力和适应性，以及应对移动和边缘设备上的运行需求，指出了未来研究的潜在领域和需要解决的紧迫挑战。
在WWW会议发过一篇论文。...在深度学习的基础框架下上的从度量学习的角度提出了基本的框架，把商品特征映射到风格空间进行距离度量，再后来加入多专家模型提高搭配风格空间多样性，auto-encoder， 知识蒸馏，Gans等模型的思路。...我们的模型 ---- 针对套装搭配任务，我们首次提出采用图结构建模套装内各个商品之间互相影响的关系，并通过图神经网络进行套装搭配度的评价。...节点级别参数量的图神经网络（node-wised GNNs） ---- 下图为整体的模型框架图： 我们把某个套装特征作为输入训练的时候，从完整的类别关系图中，取出当下套装的子图，在子图上用GNNs，GNN...的输入是各个商品的图像特征，最后输出的隐藏层中采用attention融合，最后获得rating。
作者将CoT Block代替了ResNet结构中的3x3卷积，来形成CoTNet，最终在一系列视觉任务（分类、检测、分割）上取得了非常好的性能，此外，CoTNet在CVPR上获得开放域图像识别竞赛冠军。...如上表所示，在相同深度（50层或101层）下，top-1和top-5结果都表明本文的方法比卷积网络和Attention-based网络性能更好。 ?...上表图展示了CoTNet和SOTA视觉backbone的inference time-accuracy 曲线。可以看出，CoTNet可以在更少的inference时间上达到更高的top-1准确率。...上表展示了COCO数据集上在不同预训练backbone中使用Faster-RCNN和Cascade-RCNN进行目标检测的性能比较，可以看出CoTNet相比于ResNet，性能提升明显。 4.3....上表展示了具有不同预训练的视觉backbone的Mask-RCNN，在COCO数据集上的实例分割的性能。可以看出CoTNet相比于ResNet，性能提升明显。
GLANCE 全球土地覆被训练数据集 GLanCE 培训数据集向公众开放，专为区域到全球土地覆被和土地覆被变化分析而设计。...每个训练单元提供多达 23 种土地覆被特征，提供了一个统一、标准化和全面的数据库，其中包括有关土地覆被突变和渐变过程的信息，特别是在选定区域的长达 36 年的时间跨度。...前言 – 人工智能教程 谷歌地球引擎（GEE）等先进的云计算平台可利用机器学习算法绘制区域到全球的土地覆被和土地覆被变化图。...然而，准确绘制土地覆被图所需的高质量训练数据的收集工作仍然成本高昂且劳动密集。...图像分析师结合使用高分辨率谷歌地球图像、大地遥感卫星图像、光谱反射率时间序列、植被指数和大地遥感卫星衍生的缨帽变换，在屏幕上解释土地覆被。
加拿大森林生态系统高分辨率年度林地覆盖图（1984-2022 年） 简介 年度时间序列森林土地覆被图是全国性的（整个 6.5 亿公顷的森林生态系统），代表了从 1984 年到 2022 年每年从墙到墙的土地覆被特征...这些时间序列土地覆被图是按照 Hermosilla 等人（2022 年）所述的框架，根据 Landsat 图像合成的年度时间序列、森林变化信息以及辅助地形和水文数据制作的，该框架借鉴了 Hermosilla...方法上的创新包括：(i) 利用机载和空载森林结构测量方法，从现有土地覆被产品中提取精炼训练池；(ii) 利用距离加权法，按土地覆被分布比例选择训练样本；(iii) 利用 150x150 千米平铺系统生成区域分类模型...隐马尔可夫模型评估各个年份的类别似然性，以减少逐年类别分配中的变异性和可能的噪音（在类别似然性相似的情况下）。...使用 8 月 1 日至 30 日的图像合成窗口生成最佳可用像素 (BAP) 图像合成，作为土地覆被分类的源数据。
实验结果 正如本文第一张图像所示，生成人脸修复算法有着非常好的结果。图 7 展示了这个模型对不同种类的遮盖有着很好的鲁棒性，它和现实应用非常接近。无论什么形状的遮盖，网络都能生成令人满意的结果。 ?...图 9：不同尺寸的正方形遮盖下模型的性能评价。曲线展示了在 CelebA 数据集上的所有图像中模型性能的平均值。 图 12 展示了这个生成模型的局限性。...图 12 模型的局限性。上排：在没对齐的图像中，我们的模型未能成功地合成人眼。下排：仍难生成正确属性的语义部分 (例如，红色唇彩)。 5....这篇论文还证明，语义解析网络能够在生成对抗网络的随机噪声上提供一些额外的 (语义) 限制，以得到更加逼真的结果。...图 10 还展示了这些限制使得生成对抗网络能够识别人脸的组成部分，因此生成对抗网络能够在不同的随机噪声中以相似的形状和尺寸生成人脸的缺失部分，仅仅在一些细节上有差别，例如眉毛的阴影。 ? ? ? ?
因此，CNN在诸多领域应用特别是图像相关任务上表现优异，诸如，图像分类（image classification）、图像语义分割（image semantic segmentation）、图像检索（image...- 03 - 1980年前后，日本科学家福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）在Hubel和Wiesel工作的基础上，模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络，即“神经认知”（neurocognitron...鉴于此，Google在2015年提出GoogLeNet时还特意将“L”大写，从而向“前辈”LeNet致敬。 图3 LeNet-5结构：一种用于字符识别的卷积神经网络。...直到2015年，在改进了卷积神经网络中的激活函数（activation function）后，卷积神经网络在ImageNet数据集上的性能（4.94%）第一次超过了人类预测错误率（5.1%）。...但数十载间，数据和硬件设备（尤其是GPU）的发展确实翻天覆地，它们实际上才是进一步助力神经网络领域革新的主引擎。
随着5G基站的普及及应用领域的拓展，无人机、无人车、机器人的应用越来越广泛，应用场景涵盖有物流配送、农业/工业/水利监测、疫情防控、智能制造等。...同时采用行业顶尖的5G模块，多天线设计，兼容水利、电力、环保、交通多协议，支持传输数据、图像、视频的高速传输。...工业网关可定制为嵌入式结构，可插5G/4G物联网SIM卡，通过串口、网口或WiFi通信方式，可以有线/无线对接各类型环境传感器、PLC、机械臂、AVG小车、巡检机器人等，海量设备运行数据、采集数据可通过5G无线网络...行进过程自动识别路障或对向车辆，进行拐弯、减速或避让。 远程管控：基于5G网络的通信特性，可以实现远距离管控厂区设备，实时调控生产计划、生产流程，无需线下派遣工程师到现场。
图1 但由于铁磁流体机器人应用于人体上仍有许多关键问题有待解决，因此关于铁磁流体机器人的大多数研究都是在体外进行。如何将铁磁流体用于体内医学应用仍然是一个巨大的挑战。...图4 在纳米颗粒制备过程中，研究组使用油酸将磁性颗粒表面包覆，将包覆油酸的磁性颗粒洗涤、干燥得到具有磁性颗粒的粉末，并通过石蜡溶解进行初步筛选。...通过向系统线圈施加不同值的直流电，亦可对BFR的移动速度进行控制。 在体外实验中，具有视觉反馈的控制系统可以控制BFR向任意方向移动。...结果表明，BFR 可以通过更薄、更复杂的分支血管网络，变成更小的 BFR，然后重新组合，向目标移动。...黑色背景图像是荧光图像，白色背景图像是特征荧光图像。比例尺：100 µ m。 治疗6天后，虽然各组小鼠的体重没有显着差异（图 18B）。
巴西年度土地覆被和利用地图 巴西年度土地利用和土地覆被制图项目是一个由生物群落、土地利用、遥感、地理信息系统和计算机科学专家组成的合作网络，依靠谷歌地球引擎平台及其云处理和自动分类功能生成巴西年度土地利用和土地覆被时间序列...MapBiomas 项目--是一项多机构倡议，旨在利用卫星图像的自动分类过程生成年度土地覆被和利用地图。有关该项目的完整介绍，请点击此处。...秘鲁等，都是从巴西 Mapbiomas 的工作中衍生出来的，因此这些地区也包含在当前版本中 比例尺：30 米至 10 米 数据类型多种栅格数据集和类型 我们是一个由非政府组织、大学和初创技术公司组成的合作网络...起源 应 SEEG/OC 的邀请，遥感和植被绘图专家在圣保罗举行了一次研讨会，回答以下问题：是否有可能以比现有方法和做法更低廉、更快速、更及时的方式绘制整个巴西的年度土地利用和土地覆被图，并恢复过去几十年的历史...在此基础上，我们与谷歌公司取得了联系，并达成了一项技术合作协议，在谷歌地球引擎平台上开发该项目。
对于图像相关的任务，传统上我们有基于变换的数据扩增方法，有谷歌式的暴力收集、有 Facebook 利用用户上传图像的标签，也有苹果的生成并微调。...以往的图像生成方法只能覆盖有限的场景、有限的物体、有限的变化，对真实世界物体的多变性和属性的分布刻画不足；而且作者们提出，以KITTI数据集为例，它的数据是在德国采集的，但也许别的研究人员使用这个数据集训练的系统是想要在日本使用的...如果完全在虚拟环境中复制重现的话，资金和时间成本也都非常高昂。 ?...作者们接着用神经网络对数据集生成器进行参数化，使得它能够学会修改从场景内容分布概率中获得的场景结构图的属性，以便减小图像引擎输出的图像和目标数据集分布之间的差异。...实验表明，与人工设计的场景内容分布概率相比，他们提出的方法可以极大提高内容生成质量，可以在下游任务上定性以及定量地得到验证。更多具体细节可以参见论文原文。
在图像上叠加可见的水印，为解决版权问题提供了一种强大的武器。现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复，这可以看作是一个多任务学习问题。...上述原因使得在没有提供先验知识的情况下，水印去除任务非常困难。图1显示了带水印、无水标记图像和带水印图像的一个示例。在本文的其余部分中，作者交替使用两个术语“背景图像”和“无水印图像”。...（3）在细化阶段，作者提出了一种新的跨层次特征融合（CFF）模块，该模块反复得到细化的无水印图像。在两个数据集上的 （4）实验证明了作者所提方法的有效性。...作者表示是用于预测水印掩膜的特征图。...在两个数据集上的大量实验验证了作者所提出的网络的优越性。
相关工作Deep image reconstruction from human brain activity已经发表在biorxiv上。 ?...在志愿者看的时候，研究团队会同时观察他们的脑部活动。 ? △ 该神经网络经过50张自然图像的训练，比如像这个天鹅。...△ 团队使用的第二种算法，DGN，用于优化图像真实度的深度生成网络 这项研究，是延续Kamitani教授之前的fMRI解码脑电工作。...△ 训练的图像还包括了各种符号或几何形状 伦敦大学学院的神经影像专家Geraint Rees认为，这项技术会带来翻天覆地的变化。他对AI能够辨识从来没学过的字母感到十分震惊。...“他们（在解码脑电重构图像的）早期工作是个巨大的进步。”
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