This paper follows cognitive studies to investigate a graph representation for sketches, where the information of strokes, i.e., parts of a sketch, are encoded on vertices and information of inter-stroke on edges. The resultant graph representation facilitates the training of a Graph Neural Networks for classification tasks, and achieves accuracy and robustness comparable to the state-of-the-art against translation and rotation attacks, as well as stronger attacks on graph vertices and topologies, i.e., modifications and addition of strokes, all without resorting to adversarial training. Prior studies on sketches, e.g., graph transformers, encode control points of stroke on vertices, which are not invariant to spatial transformations. In contrary, we encode vertices and edges using pairwise distances among control points to achieve invariance. Compared with existing generative sketch model for one-shot classification, our method does not rely on run-time statistical inference. Lastly, the proposed representation enables generation of novel sketches that are structurally similar to while separable from the existing dataset.


翻译:本文遵循认知研究,以调查草图图的图示说明,将中风的信息,即草图的部分内容,编码在边缘的脊椎和中点间线信息上。由此产生的图示说明有助于对图表神经网络进行分类任务的培训,并实现精确和稳健的比对翻译和旋转攻击的先进技术,以及更强烈地攻击图形脊椎和地形,即调整和增加划线,所有这些都不诉诸对抗性训练。先前的草图研究,例如,图表变换器,将划线控制点编码在脊椎上,这与空间变异无关。相反,我们用控制点之间的对齐距离来编码脊椎和边缘,以便实现逆差。与现有的一线分类的基因化草图模型相比,我们的方法并不依赖于实时的统计推论。最后,拟议的图解使得能够生成与现有数据结构相似的新型草图。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关论文
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月5日
Arxiv
13+阅读 · 2019年11月14日
Arxiv
23+阅读 · 2018年10月1日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员