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基于多镜头图像分类的多维边缘特征图神经网络( Multi-Dimensional Edge Features Graph Neural Network on Few-Shot Image Classification )
C Xiong W Li Y Liu M Wang
利用图神经网络(GNN)对少镜头图像进行分类是近年来的一个研究热点。大多数基于GNN的方法都取得了很好的性能。这些方法利用节点特征或一维边缘特征进行分类，忽略了节点之间丰富的边缘特征。本文在边缘标记图神经网络(EGNN)和转换神经网络的基础上，提出了一种新的利用多维边缘特征的图神经网络（MDE-GNN）。与以往基于GNN的方法不同，我们利用多维边缘特征信息来构造图中的边缘矩阵。在对节点和边缘进行分层更新后，通过设计良好的边缘聚合模块，根据多维边缘特征生成相似度得分矩阵。该网络中的参数通过一个边缘相似度损失的插曲训练来迭代学习。我们将我们的模型应用于有监督的少镜头图像分类任务。与以前的GNNs和其他少量学习方法相比，我们在两个基准数据集上实现了最先进的性能。
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