Tags
computer vision
グラフコンボリューション
graph convolution
gcn
スーパーピクセルアルゴリズム
スーパーピクセル
superpixel
action recognition
st-gcn
spatial temporal graph convolutional networks for
feastnet
feastnet: feature-steered graph convolutions for 3
u-net
graph u-net
graph neural network
グラフニューラルネットワーク
gnn
graph refinement based tree extraction using mean-
グラフ識別
depthwise separable graph convolution
learning depthwise separable graph convolution fro
dsgc
computer cvision
テクスチャ
texture-aware superpixel segmentation
tasp
ssn
superpixel sampling networks
conputer vision
lstm
graph
nvidia
sota
セマンティックセグメンテーション
セグメンテーション
graph lstm
グラフフーリエ変換
スペクトルアプローチ
chevnet
dynamic routing between caps
hinton
capsulenet
capsnet
Mehr anzeigen
Präsentationen
(10)Tags
computer vision
グラフコンボリューション
graph convolution
gcn
スーパーピクセルアルゴリズム
スーパーピクセル
superpixel
action recognition
st-gcn
spatial temporal graph convolutional networks for
feastnet
feastnet: feature-steered graph convolutions for 3
u-net
graph u-net
graph neural network
グラフニューラルネットワーク
gnn
graph refinement based tree extraction using mean-
グラフ識別
depthwise separable graph convolution
learning depthwise separable graph convolution fro
dsgc
computer cvision
テクスチャ
texture-aware superpixel segmentation
tasp
ssn
superpixel sampling networks
conputer vision
lstm
graph
nvidia
sota
セマンティックセグメンテーション
セグメンテーション
graph lstm
グラフフーリエ変換
スペクトルアプローチ
chevnet
dynamic routing between caps
hinton
capsulenet
capsnet
Mehr anzeigen