摘要：本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。
原文作者：一笑倾城。基础概念笔者认为，图的核心思想是学习一个函数映射f(.)f(.)，借助该映射，图中的节点可以聚合自己的特征与邻居节点的特征，从而生成该节点的新特征表示。Figure 1. 图的一般推理过程[1]图神经网络 Vs. 卷积神经网络如图2所示，卷积神经网络的输入数据一般是规则的矩阵类型数据，例如图片。每个节点和其它节
最近在日常挖坑中发现了另一种简单有效数据扩充方法，将其分享使用。 之前都是利用opencv自己编写代码进行图像的翻转、旋转角度，裁剪、亮度变化等等操作。对于语义分割任务来说，一种有效的提升性能的办法就是对现有数据进行增强，扩充现有数据的多样性。在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强。数据增强，常用的方式，就是旋转图像，
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2024-02-17 13:37:26
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一. 论文总结1.1 核心贡献提出了一种改进的图卷积操作，称为语义图卷积(SemGConv)，它源自cnn。其关键思想是学习图中暗示的边的信道权值，然后将它们与核矩阵结合起来。这大大提高了图卷积的能力。其次，我们引入了SemGCN，其中SemGConv层与非局部[65]层交叉。该体系结构捕获节点之间的本地和全局关系。第三，我们提出了一个端到端学习框架，以表明SemGCN还可以合并外部信息，如图像内
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2024-09-02 16:17:07
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当前堆叠许多卷积和池化操作的深度模型面临着这些问题：1、有效感受野非常有效；2、不能很好的进行上下文建模；3、当前卷积神经网络无法有效建模相距较远的区域之间的全局关系；......这时候，就需要引出咱们今晚的重头戏——图卷积网络，它是指建模任意区域之间的关系转换为学习交互空间中节点的交互。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
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2023-10-25 10:16:58
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文章目录2019Graph-FCN for image semantic segmentation2019Graph-FCN for image semantic segmentatio首先，利用卷积网络将图像网格数据扩展到图结构数据中，将语义分割问
原创
2022-06-27 17:21:32
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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.13188.pdfCVPR 2021 文章目录1 Background2 Movtivtion3 Related work4 Method4.1. Design of Encoding Network4.2. Design of Decoder5 Experiments5.1. Datasets5.2 Ablation Study5.
CVPR2020论文解读：手绘草图卷积网络语义分割 Sketch GCN: Semantic Sketch Segmentation with Graph Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00678.pdf 摘要 介绍了一
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2020-03-24 18:11:00
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论文地址： Context Encoding for Semantic Segmentationarxiv.org coding： https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encodinggithub.com
本文是发表在CVPR 2018上的一篇关于语义分割的论文，话不多说，下面来详细看一下论文吧！【动机】 首先作者抛出问题：增
语义分割的目的是将图像中的每个像素映射至一个目标类。样例如下： 上图中所有车辆被标记为相同的颜色，每个目标类都分别进行了分割，相比于分类，分割是一个更加复杂的问题。 我们使用全卷积网络（FCNs）对图像进行分割，全卷积网络首次在 这篇文章我会介绍两个重要的技巧，使你能够将用于图像分类的预训练 CNN 转换为 FCN 来执行图像分割。 将全连接层（FC）转换为卷积层（CONV）
FC 和 C
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2024-03-04 09:31:52
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这是学渣第一次正式发布博客，算是在学习卷积神经网络和图像识别的之路上的笔记。本人翻译的这篇为R-CNN论文，可能是自己学习能力不足，翻译出来的文章依然有些看不懂，可能是基础不好或者英语能力不行。虽然这篇论文已经有很多人翻译过，且翻译的比我好，但是为了锻炼自己的英语翻译和论文学习能力，这也是第一篇我翻译的外文文献。有不足的地方请指出，以后会继续努力。 原文链接：链接: https://pan.ba
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2024-07-31 18:32:41
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憨批的语义分割重制版9——Pytorch 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台注意事项学习前言什么是DeeplabV3+模型代码下载DeeplabV3+实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的DeeplabV3+模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测 注意事项这是重新
# PyTorch 语义分割数据增强的实现指南
作为一名刚入行的小白，理解如何在 PyTorch 中实现语义分割数据增强是一个非常重要的基础。数据增强可以防止过拟合，并提高模型在新数据上的泛化能力。本文将通过详细的步骤引导你实现数据增强，带你一步一步走完这个过程。
## 整体流程
下面是实现数据增强的整体流程，我们可以通过以下表格清晰地理解每一步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 08:29:22
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作者：Yanpeng Sun语义分割目的：给定一张图像，我们要对这张图像上的每个pixel逐一进行分类，结果展示如下图： 上图中的实例分割是语义分割的延伸，要区别出相同类别的不同个体。应用场景：无人驾驶、辅助医疗等。语义分割方法发展过程：1.灰度分割(Gray Level Segmentation)语义分割的最简单形式是对一个区域设定必须满足的硬编码规则或属性，进而指定特定类别标签. 编码规则可
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2024-02-26 21:00:50
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首先上项目的链接：GitHub - milesial/Pytorch-UNet: PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images这个好像是官方给的项目代码，用起来非常的方便，下载完直接解压压缩包，然后使用pycharm打开即可Labelme工具安装首先在anac
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2023-11-14 17:51:39
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博客1的方法很简单：pip install Augmentor 在本地cmd终端下输入，第二点呢 这是默认安装在你pycharm中的默认下环境中，我的默认是3.7py，所以我得切换到3.7下的环境执行。#导入数据增强工具
import Augmentor
#确定原始图像存储路径以及掩码文件存储路径
p = Augmentor.Pipeline("test1")
p.ground_truth("
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2024-04-08 22:14:10
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在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实例分割的发展历程和主要技术架构进行了简单的梳理，基本厘清了基于 CNN 的图像分割发展脉络。从本节开始，笔者将连续对 FCN 全卷积网络、用于医学影像分割的 u-net 以及实例分割的代表作 mask R-CNN 相关论文进行研读。本节就先来看全卷积网络 FCN。  
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2024-04-26 15:29:51
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图卷积网络这里的图是指Graph，一种数据结构。 图卷积网络关键问题在于如何定义在图上的卷积操作。目前有两种方法：谱方法空间方法已经证明，谱方法是空间方法的一种特例。本文将简要介绍目前关于图卷积操作的基本方法，以其基于paddlepaddle平台实现了其中一种称为GCN的图卷积网络。由于图像可以视为一种特殊的Graph。因此图卷积网络也可以处理图像的数据。将实现后的网络用于MNIST数据集做图的分
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2024-03-29 11:38:03
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主要内容： 1 实现基于Parameter的GCN层定义； 2 调整模型以实现Batch计算； 3 基于Linear全连接层的GCN层定义； 4 DGL和Pytorch_geometric对GCN的定义； 5 基于Conv2D的GCN图卷积的方式的定义（待补充）；一、基于Parameter的GCN层定义import math
from torch import nn
import torch.nn
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2023-11-12 09:17:50
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1. 摘要 最近的推荐系统中最突出的是称为图卷积网络(GCNs)的深度学习架构，通过使用神经网络循环地提取总体的特征信息(如，图1)，而一个“卷积”操作从一个节点的单跳图邻域转换并聚集特征信息，并通过叠加多个这样的卷积操作，信息可以传播到图的远端。另外，与纯粹基于内容的深度模型不同的是，GCNs利用了内容信息和图结构。然而如何将GCN的训练和推理过程扩展到具有数十亿个节点和数百亿条边的图，却
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2024-04-10 23:19:48
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当数据集里的图片比较少的时候，就容易造成过拟合，为了避免这种情况，用数据增强的办法，增加数据集，减少过拟合的风险。在Yolov5中除了传统的一些方法，比如，旋转，裁剪，翻转，调整色调饱和度曝光，长宽比等。还提供了Mixup，Cutout，Cutmix，Mosaic，Blur， 随机透视变换。Mixup，Cutout，Cutmix这三种如下图，非常好理解。Mosaic Mosaic是在yo
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2024-09-29 08:21:51
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