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Direct Measure Matching for Crowd Counting
Direct Measure Matching for Crowd Counting IJCAI 2021 motivation 传统高斯处理办法因为高斯核会产生误差，影响精度 Idea 提出了一种新的基于度量的计数方法，将预测的密度图直接回归到散点标注的地面真实值。 人群计数是一个度量匹配问题。我们推导了一种半平衡形式的Sin图学习学术速递[2021/10/7]
Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(6篇) [1] Space-Time Graph Neural Networks标题：时空图神经网络链接：https://arxiv.org/abs/2110.02880 作者：Samar Hadou,Charilaos I. Kanatsoulis,Alejandro Ribeiro机构：The authors are with the Department of Electrical and SysteWasserstein距离
1. 概述 Wasserstein距离可以度量两个概率分布之间的距离，由于它的计算过程可以很形象的用挖土填土来解释，故也叫做推土机距离（Earth Mover's distance）。在该距离定义中，一个分布转变为另一个分布的过程和挖土填土的过程十分相似。 举个例子，假设有两个分布P和Q，每个分布各有十铲土，且均收藏转载，GAN,WGAN
关于Wasserstein GAN的讲解，深入浅出，很棒，收藏！ 【知乎】令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 代码实现： https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGANWGAN：Wasserstein GAN
Wasserstein GAN Paper:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf Code:https://github.com/igul222/improved_wgan_training 参考： https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/ （阅读笔记） 1.IPyTorch 实战：计算 Wasserstein 距离
PyTorch 实战：计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础，本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想，并通过 PyTorch 介绍如两分布间距离的度量：MMD、KL散度、Wasserstein 对比
MMD：最大均值差异 Wasserstein距离[1] 实验 数据来源 Amazon review benchmark dataset. The Amazon review dataset is one of the most widely used benchmarks for domain adaptation and sentiment analysis. It is collected from product reviews from Amazon.com and cWasserstein距离
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81388306 https://blog.csdn.net/nockinonheavensdoor/article/details/82055147 https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/80016095