VIG中使用的KNN dilation
yuan0038 opened this issue · comments
大佬，想请教一下在VIG中不同层中KNN设置不同的dilation是出于什么动机呢，为什么不直接全设置为1？
主要是为了让图卷积能够观测到更大范围的近邻节点，提升聚合的多样性
懂了，谢谢大佬！因为觉得您的这个工作很猛，所以想在您的这个工作基础上做探索。还想问您一个问题，就是您觉得单纯用图像和标签训练，有没有可能让模型学习到语义，就比如说让鸟头这个patch的K近邻都为鸟的部分，树枝的K近邻都是树枝。。
有可能啊，把dilation参数调小点就更集中了
要得~，第一次见能回issues的大佬😂
大佬，想问一下① 下图中的our ViG 具体是哪个ViG ，diversity是在哪个数据集上测的（ImageNet的话，是验证集吗） ② diversity 和 dilated rate 之间的关系 
韩凯大佬，我是科研细🐶，还想请教您一个困扰我很久的问题，就是我往模型中添加新模块后，如何分析模块生效与否背后的原因？（比如 有一个CNN，我往其中加了一个新模块，掉点掉的很多，有没有什么办法来了解这个模块为什么不work,从而做到有针对性地改进模块，而不是盲目地替换模块和调参。）
不敢称大佬。。你可以:1)可视化：分析一下新模块的输出特征图，可视化一下，和之前的特征图对比一下看看，比较直观；2）定量分析：比如用vig论文中的diversity评价指标测测特征图的diversity变化情况。等等
大佬谦虚了。看论文刷到您好多次了😂，还在github上帮人指点迷津，我直接当您迷弟，You are my hero🌹🌹🌹!