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基于图注意力网络的三维网格分割算法
1
作者
李文婷
吴璐璐
+1 位作者
周杰
赵勇
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期811-819,共9页
针对三维网格模型分割质量提升问题,提出了感知几何的图注意力网络。首先,定义了感知几何的图注意力系数,利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数,引入与节点局部几何信息相关的注意力系数,更好地反映节点之间的相似性。然...
针对三维网格模型分割质量提升问题,提出了感知几何的图注意力网络。首先,定义了感知几何的图注意力系数,利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数,引入与节点局部几何信息相关的注意力系数,更好地反映节点之间的相似性。然后,通过调整网络架构,将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入,使标签信息参与网络训练和验证,并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明,本文算法能够获得精确的分割边界,其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点,也取得了更好的兰德指数。同时,通过消融实验验证了算法的合理性。
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关键词
网格分割
图
注意力系数
边特征
局部几何信息
网络架构
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职称材料
基于局部区域动态覆盖的3D点云分类方法
被引量:
3
2
作者
王昌硕
王含
+2 位作者
宁欣
田生伟
李卫军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1962-1976,共15页
局部几何形状的描述能力,对不规则的点云形状表示是十分重要的.然而,现有的网络仍然很难有效地捕捉准确的局部形状信息.在点云中模拟深度可分离卷积计算方式,提出一种新型的动态覆盖卷积(dynamic cover convolution, DC-Conv),以聚合局...
局部几何形状的描述能力,对不规则的点云形状表示是十分重要的.然而,现有的网络仍然很难有效地捕捉准确的局部形状信息.在点云中模拟深度可分离卷积计算方式,提出一种新型的动态覆盖卷积(dynamic cover convolution, DC-Conv),以聚合局部特征. DC-Conv的核心是空间覆盖算子(space cover operator, SCOP),该算子通过在局部区域中构建各向异性的空间几何体覆盖局部特征空间,以加强局部特征的紧凑性.DC-Conv通过在局部邻域中动态组合多个SCOP,实现局部形状的捕捉.其中,SCOP的注意力系数通过数据驱动的方式由点位置自适应地学习得到.在3D点云形状识别基准数据集ModelNet40, ModelNet10和ScanObjectNN上的实验结果表明,该方法能有效提高3D点云形状识别的性能和对稀疏点云的鲁棒性.最后,也提供了充分的消融实验验证该方法的有效性.开源代码发布在https://github.com/changshuowang/DC-CNN.
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关键词
点云分类
动态覆盖卷积
空间覆盖算子
局部邻域
注意力系数
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职称材料
动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全
被引量:
2
3
作者
马坤
安敬民
李冠宇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期77-84,95,共9页
目前关于知识图谱补全的研究通常只进行实体嵌入增强,弱化了关系附加信息对链路预测的影响,并忽略了知识图谱中实体和关系的结构关联关系。为解决上述问题,提出一种动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全模型(DAERC)。采用编码器-解...
目前关于知识图谱补全的研究通常只进行实体嵌入增强,弱化了关系附加信息对链路预测的影响,并忽略了知识图谱中实体和关系的结构关联关系。为解决上述问题,提出一种动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全模型(DAERC)。采用编码器-解码器结构,获取并筛选最优上下文来增强实体和关系表示。编码器使用改进的图注意力机制设计关系和实体聚合器,以累乘的方式动态聚合上下文信息,并将关系聚合器的输出应用于实体聚合过程,缓解了因独立聚合造成的实体关系交互性较弱的问题。解码器通过不同的评分函数获取每个候选三元组的得分,验证三元组的合理性。实验结果表明,DAERC有效地增强了TransE、ConvE、RotatE这3类知识图谱嵌入模型的实体和关系嵌入表示能力,在FB15k-237和WN18RR数据集上Hits@10指标相较于表现最好的对照CoNE模型分别提升约5.2%、2.1%、1.7%和7.2%、2.3%、2.2%。
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关键词
知识图谱补全
图结构
上下文
注意力系数
动态聚合
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职称材料
题名
基于图注意力网络的三维网格分割算法
1
作者
李文婷
吴璐璐
周杰
赵勇
机构
中国海洋大学数学科学学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期811-819,共9页
基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2018MF006)
浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室开放课题(A2228).
文摘
针对三维网格模型分割质量提升问题,提出了感知几何的图注意力网络。首先,定义了感知几何的图注意力系数,利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数,引入与节点局部几何信息相关的注意力系数,更好地反映节点之间的相似性。然后,通过调整网络架构,将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入,使标签信息参与网络训练和验证,并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明,本文算法能够获得精确的分割边界,其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点,也取得了更好的兰德指数。同时,通过消融实验验证了算法的合理性。
关键词
网格分割
图
注意力系数
边特征
局部几何信息
网络架构
Keywords
mesh segmentation
graph attention coefficient
edge feature
local shape information
network architecture
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于局部区域动态覆盖的3D点云分类方法
被引量:
3
2
作者
王昌硕
王含
宁欣
田生伟
李卫军
机构
中国科学院半导体研究所
中国科学院大学材料科学与光电工程中心&微电子学院
威富集团形象认知计算联合实验室
广州南方学院
珠海复旦创新研究院
新疆大学软件学院
半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1962-1976,共15页
基金
国家自然科学基金(61901436)
广东省重点领域研发计划(2019B010107001)
中国科学院B类先导科技专项培育项目(XDPB22)。
文摘
局部几何形状的描述能力,对不规则的点云形状表示是十分重要的.然而,现有的网络仍然很难有效地捕捉准确的局部形状信息.在点云中模拟深度可分离卷积计算方式,提出一种新型的动态覆盖卷积(dynamic cover convolution, DC-Conv),以聚合局部特征. DC-Conv的核心是空间覆盖算子(space cover operator, SCOP),该算子通过在局部区域中构建各向异性的空间几何体覆盖局部特征空间,以加强局部特征的紧凑性.DC-Conv通过在局部邻域中动态组合多个SCOP,实现局部形状的捕捉.其中,SCOP的注意力系数通过数据驱动的方式由点位置自适应地学习得到.在3D点云形状识别基准数据集ModelNet40, ModelNet10和ScanObjectNN上的实验结果表明,该方法能有效提高3D点云形状识别的性能和对稀疏点云的鲁棒性.最后,也提供了充分的消融实验验证该方法的有效性.开源代码发布在https://github.com/changshuowang/DC-CNN.
关键词
点云分类
动态覆盖卷积
空间覆盖算子
局部邻域
注意力系数
Keywords
point cloud classification
dynamic cover convolution
space cover operator
local neighborhood
attention coefficient
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全
被引量:
2
3
作者
马坤
安敬民
李冠宇
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期77-84,95,共9页
基金
国家自然科学基金(61976032)。
文摘
目前关于知识图谱补全的研究通常只进行实体嵌入增强,弱化了关系附加信息对链路预测的影响,并忽略了知识图谱中实体和关系的结构关联关系。为解决上述问题,提出一种动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全模型(DAERC)。采用编码器-解码器结构,获取并筛选最优上下文来增强实体和关系表示。编码器使用改进的图注意力机制设计关系和实体聚合器,以累乘的方式动态聚合上下文信息,并将关系聚合器的输出应用于实体聚合过程,缓解了因独立聚合造成的实体关系交互性较弱的问题。解码器通过不同的评分函数获取每个候选三元组的得分,验证三元组的合理性。实验结果表明,DAERC有效地增强了TransE、ConvE、RotatE这3类知识图谱嵌入模型的实体和关系嵌入表示能力,在FB15k-237和WN18RR数据集上Hits@10指标相较于表现最好的对照CoNE模型分别提升约5.2%、2.1%、1.7%和7.2%、2.3%、2.2%。
关键词
知识图谱补全
图结构
上下文
注意力系数
动态聚合
Keywords
Knowledge Graph Completion(KGC)
graph structure
context
attention coefficient
dynamic aggregation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图注意力网络的三维网格分割算法
李文婷
吴璐璐
周杰
赵勇
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于局部区域动态覆盖的3D点云分类方法
王昌硕
王含
宁欣
田生伟
李卫军
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
动态聚合实体和关系上下文的知识图谱补全
马坤
安敬民
李冠宇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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