2021年CVPR《EVA-GCN: Head Pose Estimation Based on Graph Convolutional Networks》代码
2021-07-01 18:08:29 611KB headpose
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一个对论文DROPEDGE: TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION(Dropedge:面向节点分类的deepGCN)进行讲解的原创PPT,有21页。
2021-06-22 10:56:05 862KB GCN
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Spam Review Detection with Graph Convolutional Networks
2021-06-17 10:22:48 4.03MB 垃圾检测 GCN
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图卷积神经网络教程 部分代码参考
2021-06-01 10:08:00 1.94MB 附件源码 文章源码
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图卷积网络 这是图卷积网络的TensorFlow实现,用于图中节点的(半监督)分类任务,如我们的论文所述: Thomas N.Kipf,Max Welling,(ICLR 2017) 有关高级解释,请查看我们的博客文章: 托马斯·基普夫(Thomas Kipf),(2016) 安装 python setup.py install 要求 张量流(> 0.12) 网络 运行演示 cd gcn python train.py 数据 为了使用您自己的数据,您必须提供 N×N邻接矩阵(N是节点数), N×D特征矩阵(D是每个节点的特征数),以及 N by E二进制标签矩阵(E是类数)。 看一看在load_data()函数utils.py为例。 在此示例中,我们加载引文网络数据(Cora,Citeseer或Pubmed)。 原始数据集可以在以下位置找到: : 。 在我们的版本中(请参
2021-05-28 23:59:54 5.07MB Python
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T-GCN-PyTorch 这是以下论文中T-GCN的PyTorch实现: 。 可以在找到此存储库的稳定版本。 要求 麻木 matplotlib 大熊猫 火炬 火炬闪电 闪电 模型训练 # GCN python main.py --model_name GCN --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 0 --batch_size 64 --hidden_dim 100 --settings supervised --gpus 1 # GRU python main.py --model_name GRU --max_epochs 3000 --learning_rate 0.001 --weight_decay 1.5e-3 --batch_size 64 --hidden_dim 100 --settings s
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Zhiping Xiao 关于GCN以及GSP(图信息处理)相关数学知识的课件
2021-05-07 17:07:27 1.31MB GCN 图神经网络
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Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition. 图卷积神经网络,2018年AAAI论文代码。
2021-03-26 10:27:46 19.25MB st-gcn
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ST-GCN官方代码模型,下载后有误,在github上找到的修改版模型,实测可以使用,测试结果与论文中基本一致
2021-03-16 10:51:33 35.51MB ST-GCN 图卷积 骨骼点 行为识别
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Kinetics is a video-based dataset for action recognition which only provide raw video clips without skeleton data. Kinetics dataset include To obtain the joint locations, we first resized all videos to the resolution of 340x256 and converted the frame rate to 30 fps. 太大了,拆成两个上传。
2021-03-12 16:16:11 519.75MB st-gcn mmskeleton
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