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par dans 10 - Graph Neural Network (GNN)
Bonjour,

Juste une petite remarque (plus qu'une question) : dans les diapos introductives présentant des exemples de données de type graphe pour illustrer la diversité des domaines d'applications, vous citez les données 3D issues de lidar. Il ne s'agit à priori que d'un nuage de points 3d (x,y,z), sans aucune info d'adjacence entre les points. Il ne s'agit donc pas d'un graphe car il manquerait les edges. Il est possible, par du post-traitement, de générer à partir de ce nuage de points un objet de type mesh (avec cette fois ci une triangulation définissant une surface 3d, donc des liens entre les points 3d). Il s'agirait alors du même type d'objet mesh que le dauphin que vous aviez mis sur la diapo. La seule différence, c'est qu'avec les données lidar, chaque vertex aura un attribut de couleur en plus, différente d'un vertex à l'autre.

Merci à vous en tout cas pour tous vos cours et TP !

2 Réponses

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par Vétéran du GPU 🐋 (8.6k points)
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Meilleure réponse
L'image LIDAR a été utilisée pour donner un exemple de données qui ne sont pas structurées sur une grille fixe. Il ne s'agit pas d'un graphe.
De la même façon le maillage libre (dauphin) n'est à priori pas un graphe.

On peut cependant imaginer créer des graphes à partir de ces données en créant des arêtes d'une façon ou d'une autre. Un exemple est de connecter les plus proches voisins.

Voici un exemple de papier qui utilise des GNN sur des données LIDAR :https://arxiv.org/abs/2003.01251
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par
J'ai l'impression qu'il s'agit toujours d'un graphe (plus ou moins utile), sauf qu'on a G=(V,E) et E c'est l'ensemble vide. Mais de nouveau, je ne sais pas comment ça impacte l'utilisation des réseaux.
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