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3D 神经边缘重建
Real-world objects and environments predominantly consist of edge features. In this paper, the authors propose EMAP, a m
PDFa month ago
基于事件的视频帧插值与边缘引导的运动细化
利用事件相机和边缘特征来提高视频帧插值的质量。
PDF2 months ago
无纹理物体识别：一种基于边缘的方法
应用图像处理技术创建了由边缘特征、特征组合和增强的 RGB 图像构成的 15 个数据集，在这些数据集上训练的四个分类器中，以 RGB 图像和三种边缘特征的组合获得的数据集表现最佳，其中 HED 边缘的性能相对于 Canny 或 Prewit
PDF4 months ago
三维点云的边缘感知学习
该研究提出了一种创新的层次感知三维点云学习（HEA-Net）方法，通过关注边缘特征来解决点云数据中的噪声问题，改善物体识别和分割。该方法结合了边缘感知的概念，使用具有边缘焦点的局部和全局嵌入的本地和全局网络学习范式的独特融合，以提升对点云的
PDF9 months ago
使用网格卷积神经网络预测未破裂颅内动脉瘤的增长
本研究使用基于网格卷积神经网络的方法，通过附加形状和曲折程度等不同特征，对未破裂颅内动脉瘤的生长情况进行预测，该模型的 AUC 最高可达 63.8%，对于生长情况的预测有着良好的表现。
PDF2 years ago
基于图神经网络的自监督网络入侵检测系统 Anomal-E
本文介绍了一种新型入侵和异常检测方法 Anomal-E，它采用了基于 Graph Neural Networks 的自监督学习的方法，利用网络流量中的边部特征和拓扑结构来实现，同时取得了显著的改善。该方法是首次提出并取得实际成功的在无标签网
PDF2 years ago
CVPR图关系变换器：将成对物体特征纳入 Transformer 架构中
我们提出了一种名为 GRT 的图形关系 Transformer 方法，它使用边缘信息来计算转换器中图形关注操作，它在视觉问答任务中取得了很好的效果。
PDF3 years ago
MM自监督边特征改进图神经网络训练
本文介绍了一种使用自监督和无监督学习相结合的方法创造新的边特征的框架，并结合基于 Popular GNN 架构提取的节点特征，通过一个端到端的训练方案用于节点分类。在三个生物数据集上验证了这种方法，该方法对基线 Graph Attentio
PDF4 years ago
KDD分子图上的稀疏分层表示学习
基于含边界特征的层次化稀疏表示学习架构，提出了两种用于层次化图形表征汇聚的层，并在 MoleculeNet 数据集上进行了验证，结果表明该模型在药物发现领域是最先进的。
PDF5 years ago