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edge classification
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图上的边分类：拓扑不平衡的新方向
图机器学习在节点 / 图分类和链接预测方面取得了显著成功，但是边缘分类任务，如社交网络分析和网络安全等应用，却没有得到明显的进展。为了解决这一问题，本研究首次提出了一种全面的边缘分类方法，并确定了一个新的 “拓扑不平衡问题”，该问题源于边缘
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19 days ago
节点与同构外的图表示学习
本文提出了 PairE，一种新的无监督图嵌入方法，使用两个匹配的节点作为嵌入的基本单元以捕捉节点关系和边缘信号，并利用多自监督自编码器完成两个预处理任务以提高性能，实验证明在边缘分类和节点分类任务上有相对较高的性能提升。
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2 years ago
ECCV
微观视频细胞跟踪的图神经网络
提出了一种基于图神经网络的细胞追踪方法，通过对细胞实例进行建模和关联，提取整个时间序列的细胞轨迹并使用新型的图神经网络块类型进行相互更新，最后通过解决边分类问题构建细胞的轨迹和谱系树。该方法在 2D 和 3D 数据集上的实验结果表明其优于目
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2 years ago
CVPR
HEAT: 用于结构化重构的全面边缘注意转换器
本文提出了基于注意力机制的神经网络，能够将二维光栅图像重构为描述基础几何结构的平面图，并通过端到端的方式检测角点和分类角点之间的边缘候选项。实验结果表明，本方法在室外建筑构建和室内平面图重建等结构化重建任务上优于现有方法。
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3 years ago
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