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目前深度学习方法应用于图分类模型的重点集中在将卷积神经网络迁移到图数据领域,包括重定义卷积层和池化层。卷积操作泛化到图数据上是有效的方法,但无论是卷积还是池化都存在较大的改进空间,尤其是在提取网络拓扑结构信息方面。提出一种基于重构误差的同构图分类模型,一方面利用改进的同构图卷积网络WaveGIC增强提取拓扑结构信息能力;另一方面利用多重注意力机制表征全图,使得模型能够关注关键节点信息。由于网络加深过程,局部拓扑结构的特征表达越来越不明显。在分类损失基础上添加重构误差损失,使分类器同时考虑图的节点特征和拓扑结构。在基准数据集上的实验结果表明,提出的方法具有较高的图分类准确度。 相似文献
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由于遥感图像背景复杂、目标密集分布以及目标尺度、形状差异巨大,给检测带来挑战.当前基于R-CNN的两阶段算法在水平框(HBB)检测上取得了良好效果,然而在定向框(OBB)检测上效果有限.基于点估计的HBB目标检测框架,提出用于定向遥感目标检测的旋转中心点估计网络(RCNet),大幅提升一阶段anchor-free算法在倾斜目标检测上的性能,同时保持较高的检测速度.RCNet通过添加一个用于方向预测的分支,实现旋转中心点估计.提出新的角度表示方式,解决回归角度参数loss不连续以及宽高交换导致训练过程不稳定的问题.所提方法在DOTA数据集上取得66.68 mAP的检测精度以及29.4 fps的检测速度,实现了最佳的速度和精度平衡. 相似文献
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