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埃默里大学提出PolygonGNN,多边形几何形状的表征学习 | ​KDD 2024

CV技术指南  · 公众号  ·  · 2024-08-16 09:10

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前言   本文提出了 PolygonGNN,一个强大的多边形表征学习框架。PolygonGNN 通过用异质可见图统一了单一多边形和多多边形的表征学习,在多种多边形数据集上达到了最先进的性能。 Pytorch训练营,花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源: PaperWeekly 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 背景简介 1 .1 使用多边形表示几何物体的优势 图像作为一种直观普遍的数据类型被广泛应用于各种任务场景中。图像既可以表示自然界中物体,也可以表示建筑、机械部件等人造几何物体。然而对于几何物体来说,使用多边形表示比图像既节省空间又更加精确。 多边形表示几何物体的例子: 地图上的建筑物:想象在二维地图上有一座矩形房屋,当作为图像表示时,这幢房屋可能 ………………………………

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