Описание
Репозиторий lightaime/deep_gcns_torch представляет собой комплексную реализацию на PyTorch для обучения исключительно глубоких сверточных графовых сетей (GCN). Вдохновленный успехом глубоких сверточных нейронных сетей (CNN), этот проект предлагает новые методы для преодоления трудностей при обучении GCN с большим количеством слоев. Ключевые архитектурные адаптации включают интеграцию остаточных и плотных соединений, а также расширенных сверток, которые являются основополагающими для достижения глубины в CNN. Эти методы тщательно адаптированы к уникальной структуре графовых данных, что позволяет создавать более мощные и масштабируемые модели GNN.
Читать далее
Репозиторий содержит код для нескольких значимых моделей GNN и исследовательских достижений: DeepGCNs (опубликовано на ICCV'2019 и TPAMI'2021), DeeperGCN (представлено в arXiv'2020) и GNN1000 (представлено на ICML'2021). Эти модели были оценены на различных эталонных наборах данных, включая S3DIS, PartNet, ModelNet40, PPI и наборы данных OGB, демонстрируя их эффективность в таких задачах, как классификация облаков точек, семантическая сегментация и предсказание свойств узлов/графов.
Пользователи могут найти подробные инструкции по настройке среды, запуску экспериментов и оценке моделей в файлах README, расположенных в соответствующих папках примеров. Архитектура кода организована для обеспечения модульности и расширяемости, с выделенными каталогами для библиотек GCN (для разреженных и плотных данных), модулей с эффективным использованием памяти и различных примеров приложений. Проект подчеркивает важность обширных экспериментов и абляционных исследований для понимания влияния различных архитектурных компонентов на производительность GCN.
Этот ресурс бесценен для исследователей и практиков в областях компьютерного зрения, биоинформатики, хемоинформатики и анализа социальных сетей, которые работают с графовыми данными. Предоставляя хорошо реализованные модели GNN и четкие экспериментальные настройки, репозиторий стремится продвинуть передовые достижения в области глубокого обучения на графах и стимулировать дальнейшие исследования более глубоких и эффективных архитектур графовых нейронных сетей.
- КатегорияПлатформы машинного обучения
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако, На своём сервере
- ПлатформыВеб
Основные функции DeepGCNs
Реализация DeepGCNs на PyTorch
Код для DeeperGCN (arXiv'2020)
Реализация GNN1000 (ICML'2021)
Адаптация концепций CNN (остаточные/плотные соединения, дилатация) для GCN
Обширные результаты экспериментов и абляционные исследования
Поддержка различных графовых наборов данных (S3DIS, PartNet, ModelNet40, PPI, OGB)
Код для классификации облаков точек и семантической сегментации
Код для предсказания свойств узлов и графов
Эффективные по памяти модули GNN
Модульная архитектура кода для библиотек GCN (разреженные и плотные)
Четкие инструкции по настройке среды и выполнению моделей
Открытый исходный код под лицензией MIT
Начало работы с DeepGCNs
Клонировать репозиторий: Загрузите код из репозитория GitHub.
Установить среду: Запустите скрипт `deepgcn_env_install.sh` для установки необходимых библиотек.
Настроить эксперименты: Перейдите в каталог `examples` и выберите задачу (например, `modelnet_cls`, `sem_seg_dense`).
Запустить модели: Следуйте инструкциям в файлах README для конкретных задач, чтобы обучать, тестировать и оценивать модели.
Интегрировать модули: Используйте библиотеки GCN и эффективные модули в пользовательских проектах графовых нейронных сетей.
Адаптировать для исследований: Модифицируйте и расширяйте существующие архитектуры для новых задач графового обучения.
Варианты использования DeepGCNs
- Классификация облаков точек
- Семантическая сегментация
- Классификация узлов
- Предсказание свойств графов
- Сегментация частей
- Исследования GNN
