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DGCNN(Edge Conv) : Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

论文地址一.网络结构图示例首先,本文开门见山给出网络结构图,以及non-local的思想,简单来说就是相似特征不一定是在local局域内,再来介绍了作者提出的核心方法EdgeConv,下面是EdgeConv的优点:(1)它整合了当地的邻近点的信息(2)它通过叠加当前点逐渐学习全局形状属性(3)在经过多层迭代更好的捕捉到潜在的远距离相似特征二.Introduction1.考虑到网格重...

#深度学习#神经网络#pytorch
上采样,重采样和下采样,降采样

一.上采样(重采样)1.上采样就是重采样也就是放大图像,通常使用的目的是(1)使图片达到更高的分辨率(2)再经过pooling后上采样可以放大信息,循环迭代可以不断增强有用信息2. 上采样原理:图像放大几乎都是采用内插值方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。无论缩放图像(下采样)还是放大图像(上采样),采样方式有很多种。如最近邻插值,双线性插值,均值插值...

开源数据集

Images Analysis数据集介绍内容和标注地址Flickr30k图片描述31,783 images,每张图片5个语句标注链接Microsoft COCO图片描述330,000 images,每张图片至少5个语句标注链接ESP Game多标签定义图像20,770 images,268 tags,诸如bed, light man,music...

到底了