DGCNN

Vision GNN (ViG)

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Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…Vision GNN (ViG) は、Huawei Noah's Ark Lab によって開発された Vision Graph Neural Networks の PyTorch 実装です。ViG および Pyramid ViG アーキテクチャの両方について、事前学習済みモデルとトレーニングスクリプトを含み、画像処理タスク向けの効率的な AI…

Principal Neighbourhood Aggregation

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このリポジトリは、グラフニューラルネットワーク（GNN）のためのPrincipal Neighbourhood Aggregation（PNA）の実装を提供します。PyTorch、DGL、PyTorch Geometricフレームワークをサポートし、マルチタスクおよび実世界のベンチマーク用のスクリプト、柔軟なGNNフレームワーク、比較モデルを提供します。

DeepGCNs

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このGitHubリポジトリは、DeepGCNs、DeeperGCN、GNN1000のPyTorch実装を提供します。残差接続や拡張畳み込みなどのCNNの概念を適応させることで、非常に深いグラフ畳み込みネットワークのトレーニングを可能にし、グラフニューラルネットワークの研究を促進します。

Temporal Graph Networks

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動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。Temporal Graph Networks (TGNs) は、動的グラフに対する深層学習のための汎用的かつ効率的なフレームワークを提供します。このPythonベースのライブラリは、新しいメモリモジュールとグラフベースの演算子を利用して、進化するグラフ構造における計算効率と予測精度で既存の手法を上回ります。

Deformable ConvNets

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Deformable Convolutional Networks (DCN) は、畳み込みカーネルのサンプリングオフセットを適応的に学習することで、ディープラーニングモデルを強化します。これにより、ネットワークは幾何学的変換やオブジェクトの変形をより良く捉えることができ、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなどのタスクでパフォーマンスが向上し…

PyTorch

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Pythonで動的ニューラルネットワークを構築するためのツールを提供するオープンソースの機械学習ライブラリであり、高速な計算のために強力なGPUアクセラレーションを活用しています。PyTorchは、Pythonで動的ニューラルネットワークを構築するためのツールを提供するオープンソースの機械学習ライブラリであり、高速な計算のために強力なGPUアクセラレーションを活用しています。

SPP_net

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視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。SPP_netは、視覚認識におけるディープ畳み込みネットワークのためのSpatial Pyramid Poolingアルゴリズムの再実装です。2014年のECCV論文の物体検出結果を再現することを目指し、コード公開の容易さからCaffeを利用しています。本プロジェクトは、モデルのトレーニングとファインチューニングのためのコードを提供します。

CompGCN

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Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。CompGCNは、Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional NetworksのPyTorch実装です。知識グラフのリンク予測などのタスク向けに高度なグラフ表現学習を可能にし、柔軟な合成演算と様々なスコアリング関数との互換性を提供します。