HIERARCHICAL 第5页

层次softmax (hierarchical softmax）理解

目录1前言2CBOW（ContinuousBag-of-Word）2.1One-wordcontext2.2Multi-wordcontext3Skip-gram4hierarchicalsoftmax4.1赫夫曼tree4.2叶子节点词的概率表示4.3各叶子节点概率值相加为14.5怎么训练hierarchicalsoftmax4.5.1预处理：构建haffman树4.5.2模型的输入4.5.3样

BGoodHabit·2022-11-24 07:38

HCSC: Hierarchical Contrastive Selective Coding 解读

HCSC:HierarchicalContrastiveSelectiveCoding在图像数据集中，往往存在分层级的语义结构，例如狗这一层级的图像中又可以划分为贵宾、金毛等细粒度的类别。例如这张图，展示了一个数据集中的多种语音层级。在学习图像表征时，如果能把图像语义的层级关系学习进去，能够极大地提升图像表征在下游任务上的表现。先前提出的对比学习方法在建模时都忽略了这部分，本文提出了一种新的对比学

开心的火龙果·2022-11-22 12:13

HCSC: Hierarchical Contrastive Selective Coding

原型对比学习：图像表征与聚类中心之间的交互，可以简单总结为在表征空间中最大化图像特征与其所属的聚类中心的相似度。分层语义结构自然存在于图像数据集中，其中几个语义相关的图像簇可以进一步集成到一个更大的簇中，具有更粗粒度的语义。用图像表示捕获这样的结构可以极大地促进对各种下游任务的语义理解。现有的对比表示学习方法缺乏如此重要的模型能力。此外，这些方法中使用的负样本对不能保证在语义上是不同的，这可能会进

YoooooL_·2022-11-22 11:01

复现HAT: Hierarchical Aggregation Transformers for Person Reid ICCV21

1.下载数据集和代码代码地址：GitHub-AI-Zhpp/HATMarket1501：http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html或者：DukeMTMC-reID：https://github.com/layumi/DukeMTMC-reID_evaluation2.除了pytorch环境，还要pip如下几个包。pipinstallyac

行走的人参·2022-11-22 09:24

【论文阅读笔记自用】HIBRIDS: Attention with Hierarchical Biasesfor Structure-aware Long Document Summarization

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2203.10741.pdf代码地址：https://shuyangcao.github.io/projects/structure_long_summAbs文档结构对于有效的信息利用至关重要。然而，将其有效地编码到现代Transformer体系结构中是一项挑战。在这项工作中，我们提出了HIBRIDS，它为将文档结构纳入attention分数的

献给陆河·2022-11-21 14:52

Swin Transformer Hierarchical Vision Transformer

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsTags:SwinTransformer发表日期:2021星级:★★★★★模型简写:SwinTransformer简介:多层次的VisionTransformer，提出基于窗口（移动窗口的多头自主意力机制）每次先做一次W-MSA,再做一次SW-MSA精读:YesSwinT

BL.S.·2022-11-20 12:58

Hierarchical Attention Networks for Document Classification论文阅读笔记

HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification（ACL2016）动机在分类任务中，句子中包含的每个词语相对于分类任务的重要性并不一样，比如在IMDB影评数据集中，like,amazing,terrible这样的词语更能够决定句子的情感。一篇document也由多个句子组成，在篇章级别的分类时，每个句子的重要性也不相同。所以作者提出一种使

westbrook_wang·2022-11-20 06:00

图神经网络论文阅读(十一) Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised，IJCAI2019

本文作者来自中科大。基于邻域聚集的模型大多比较浅，缺乏图池机制，使得模型无法获得足够的全局信息。为了增加接收域，我们提出了一种新的半监督节点分类的深度层次图卷积网络（HierarchicalGraphConvolutionalNetwork(H-GCN)）。H-GCN首先将结构上相似的节点重复聚合为超节点，然后将粗化后的图细化为原始图，恢复每个节点的表示。所提出的粗化过程扩大了每个节点的接受域，从

五月的echo·2022-11-20 06:15

论文阅读 Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要一、介绍二、问题定义三、Hierarchy-AwareGlobalModel3.1先验层级信息3.2Hierarchy-AwareStructureEncoder3.2.1Bi-TreeLSTM3.2.2Hierarchy-GCN3.3混合信息聚合3.3.1Hierarchy-AwareMulti-LabelAttenti

mars_ch·2022-11-20 06:43

[论文阅读笔记43]Hierarchical Multi-Label Classification Networks

一，题目HierarchicalMulti-LabelClassificationNetworks层次多标签分类网络WehrmannJ,RCerri,BarrosRC.HierarchicalMulti-LabelClassificationNetworks[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.2019.里奥格兰德天主大学–巴西圣卡洛斯联邦大学

happyprince·2022-11-20 06:12

论文精读《Hierarchical Attention Prototypical Networks for Few-Shot Text Classification》

介绍传统监督学习：对于一个给定训练数据集，通过训练使模型可以识别训练数据集，并将其泛化到测试数据集中。要求测试数据集中数据标签类别包含在训练数据集中。元学习(Meta-learning)：目的是让模型learntolearn，使模型可以区分不同的事物。意思是让模型自己学会学习。few-shotlearning是Metalearning的一种实例，依靠少量的样本完成自主推理的过程。小样本学习的实际训

Pricelesse·2022-11-20 06:30

阅读笔记 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network 总结

阅读笔记CCL:Cross-modalCorrelationLearningwithMulti-grainedFusionbyHierarchicalNetwork总结CCL:Cross-modalCorrelationLearningwithMulti-grainedFusionbyHierarchicalNetworkYuxinPeng,JinweiQi,XinHuangandYuxinYua

m0_37692953·2022-11-19 22:17

细粒度分类：Hierarchical Bilinear Pooling(HBP)，分级双线性池化（一）

文章目录前言一、参考论文二、HBP简介三、基于pytorch的实现1.NetModel.py2.CUB200.py3.Train.py4.main.py四、训练结果五、问题与改进总结前言本文记录了学习BCNN的一种改进方法——HBP的过程，并给出了基于pytorch的代码。欢迎大家交流指正。一、参考论文BilinearCNNModelsforFine-grainedVisualRecognitio

Robust Da·2022-11-19 14:41

N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting

N-HiTS:NeuralHierarchicalInterpolationforTimeSeriesForecasting神经预测的最新进展加速了大规模预测系统性能的提高。然而，长期预测仍然是一项非常困难的任务。影响这项任务的两个常见挑战是预测的波动性和它们的计算复杂性。本文提出N-HiTS，一种通过结合新的分层插值和多率数据采样技术来解决这两个挑战的模型。这些技术使所提出的方法能够依次组装其预

西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:20

Day 1: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Window

第一篇论文是最近大火的SwinTransformer.Swin应该是ShiftedWindows的缩写，也是全文最重要的一个贡献之处。稍微概括一下，本文的主要几个贡献点有：提出shiftedwindows的概念，在做到仅限于localself-attention的同时，将全局也打通了。以往的Transformer，包括Vit和DeiT，在计算量上都是随着输入图片的尺寸呈二次方增长，因此在高精度输入

ttppss·2022-11-16 01:43

ICCV-2021-Swin-T: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 阅读笔记

目录一、SwinTransformer的整体架构及流程Swin变压器架构Stage1Stage2Stage3Stage4SwinTransformerblock二、基于移动窗口的自我注意（ShiftedWindowbasedSelf-Attention）非重叠窗口中的自我注意（Self-attentioninnon-overlappedwindows）连续块中的移位窗口划分（Shiftedwind

菜菜子hoho·2022-11-10 07:29

Swin Transformer翻译 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows翻译

下载论文代码摘要本篇论文呈现了一个新的visionTransformer我们称为SwinTransformer。它可以作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从语言应用到视觉的挑战来自于这两个领域之间的差异，比如：视觉实体之间的尺寸有很大的变化，并且与文本中的词相比图片具有很高的分辨率的(即像素较多）。为了解决这些差异，我们提出了一个分等级的Transformer。它的表征使用可移动

jjw_zyfx·2022-11-08 07:24

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows(论文翻译)

摘要本文提出了一种新的视觉转换器，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。在将Transformer从语言适应到视觉方面的挑战源于这两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模差异很大，以及图像中的像素与文本中的文字相比分辨率较高。为了解决这些差异，我们提出了一种分层转换器，其表示是通过移位窗口来计算的。移位窗口方案通过将自我注意计算限制在非重叠的局部窗口，同时还允许跨窗口连

MJ5513·2022-11-08 07:22

HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network

引言如何设计更高效的网络架构是进一步提高CNNs性能的关键。然而，随着超参数(规模、宽度、基数等)的增加，设计高效的体系结构变得越来越复杂，尤其是在网络深入发展的时候。在本文中，我们重新考虑了网络设计的瓶颈结构的尺寸。我们特别考虑以下三个基本问题。(i)如何避免产生特征图中包含的丰富甚至冗余信息。(ii)如何在没有任何计算复杂性的情况下促进网络学习更强大的特征表示。(iii)如何实现更好的性能并保

Mick..·2022-11-01 11:57

An End-to-End Steel Surface Defect Detection Approach via Fusing Multiple Hierarchical Features-阅读笔记

AnEnd-to-EndSteelSurfaceDefectDetectionApproachviaFusingMultipleHierarchicalFeatures一种融合多层次特征的端到端钢铁表面缺陷检测方法//2022.5.11日上午8:41开始阅读论文地址AnEnd-to-EndSteelSurfaceDefectDetectionApproachviaFusingMultipleHie

wyypersist·2022-10-31 11:11

论文笔记：DALL-E2：Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents详解

论文:https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf代码：https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch摘要像CLIP这样的对比模型已经被证明可以学习稳健的图像表征，这些特征可以捕捉到语义和风格。为了利用这些表征来生成图像，我们提出了一个两阶段的模型：一个给定文本标题生成CLIP图像embedding的先验器，以及一个

nocol.·2022-10-27 17:29

论文笔记-Vertex Feature and Hierarchical Temporal Modeling in a Spatial-Temporal Graph Convolutional Net

今天是论文阅读计划的第三天啦，为大家送上一篇论文略读笔记，看了主要部分，但不是精读扣细节。略读时主要是看看别人用了什么方法处理了什么东西解决了什么问题，收集点子，一、解读论文题目关键词VertexFeature、HierarchicalTemporalModeling，一个是针对顶点特征的，一个是针对时序信息建模的。二、研究背景本文是基于ST-GCN来做的改进，也是对ST-GCN的改进版AS-GC

Lyndsey·2022-10-26 15:53

ICCV 2021 | Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows 阅读笔记

Swintransformer:HierarchicalvisiontransformerusingshiftedwindowsAuthorUnit:1^11MicrosoftResearchAsia2^22UniversityofScienceandTechnologyofChina3^33XianJiaotongUniversity4^44TsinghuaUniversityAuthors:Z

ybacm·2022-10-18 14:08

《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》论文笔记

论文发表在AI顶会（CCF-A）：ICCV-2021。论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14030ICCV-2021最佳论文，swintransformer当之无愧。这里简单记录下对swintransformer的原理学习（实验不讲），后面细看论文后再继续补充。介绍:swintransformer可作为视觉任务的一个通用backbone。transformer在nlp

#苦行僧·2022-10-18 14:38

2020.10.20读 PointNet++： Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

PointNet++：DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace1.背景信息2.方法2.1回顾PointNet2.2层级点集特征学习2.3在非均匀点采样密度下的鲁棒特征学习2.4点云分割中的点特征传播3.读后感1.背景信息输入数据：原始点云PointNet++是PointNet的改进版本，PointNet中实现点云排序不变性是通

Leo-Ma·2022-10-13 07:47

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 论文笔记

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.02413一、ProblemStatementPointnet没有捕捉localstructure信息。解决pointnet没有在不同分辨率下提取特征的问题。在不同层级提取局部特征的能力可以提升网络的泛

Tianchao龙虾·2022-10-13 07:47

【论文阅读笔记】《PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space》

《PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace》QiCR,YiL,SuH,etal.Pointnet++:Deephierarchicalfeaturelearningonpointsetsinametricspace[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsyst

改个名字真不容易�·2022-10-13 07:45

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space翻译

PointNet++：度量空间中点集的深层层次特征学习Abstract以前很少有研究点集深度学习的著作。PointNet[20]是这方面的先驱。然而，通过设计，PointNet无法捕获由度量空间点所产生的局部结构，从而限制了其识别细粒度模式的能力以及对复杂场景的通用性。在这项工作中，我们介绍了一种分层神经网络，它将PointNet递归地应用于输入点集的嵌套划分。通过利用度量空间距离，我们的网络能够

Looho_·2022-10-13 07:44

论文阅读《LEAStereo:Hierarchical Neural Architecture Search for Deep Stereo Matching》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.13501.pdf源码地址：https://github.com/XuelianCheng/LEAStereo概述神经网络结构搜索（NAS）方法已经在多个邻域得到了应用，其基础思想为让模型在搜索空间中（如不同卷积核大小）根据设定的搜索策略来得到最适合该任务的架构。当前的立体匹配任务都基于人工设计的复杂模型结构，NAS方法还未广泛应

CV科研随想录·2022-10-13 07:13

「论文阅读」PointNet++:Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

目录点集的分层特征学习采样层（Samplinglayer）：分组层（Groupinglayer）：PointNet层（PointNetlayer）：非均匀采样密度下的鲁棒特征学习上图显示了单尺度点分组。点集的分层特征学习PointNet++分层处理点，沿着层次结构逐步抽象出越来越大的局部区域。点集抽象层（setabstractionlevel），主要由：采样层（Samplinglayer）：采样出

小麋鹿跑了·2022-10-13 07:10

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 论文和代码详解

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace论文和代码详解PaperAbstract1.Introduction3.Method3.2HierarchicalPointSetFeatureLearningSetAbstractionlevelSamplinglayerGroupinglayerPointNet

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-10-13 07:32

点云网络的论文理解（四）-点云网络的优化 PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

目录0.Abstract0.1逐句翻译0.2总结1.Introduction1.1逐句翻译1.2总结2.ProblemStatement2.1翻译2.2总结3.Method3.1ReviewofPointNet[20]:AUniversalContinuousSetFunctionApproximator3.1.1原文翻译3.1.1总结3.2HierarchicalPointSetFeatureL

BuptBf·2022-10-13 07:01

（阅读笔记）PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

PointNet++一、动机和贡献二、PointNet++模型一、动机和贡献点云深度模型的现有工作①体素编码；②将点云映射至平面投影；③人工特征工程；④直接消耗点云(PointNet)。PointNet的局限性：PointNet对于场景的分割效果十分一般，由于暴力地将所有点最大池化为全局特征，没有学习到局部点与点之间的关系；作者在PointNet++中主要借鉴了CNN的多层感受野思想，分层使用卷积

你看见的我·2022-10-13 07:30

(NIPS 2017) PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

Abstract很少有先前的工作研究点集的深度学习。PointNet[20]是这个方向的先驱。然而，根据设计，PointNet并没有捕捉到由点所处的度量空间引起的局部结构，限制了其识别细粒度模式的能力和对复杂场景的通用性。在这项工作中，我们引入了一个分层神经网络，在输入点集的嵌套分区上递归地应用PointNet。通过利用度量空间距离，我们的网络能够学习具有不断增加的上下文尺度的局部特征。随着进一步

fish小余儿·2022-10-13 07:58

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space论文解读

PointNet++核心问题：点云的分类/语义分割1、网络构成PointNet提取特征的方式是对所有点云数据提取了一个全局的特征（见上图），显然，这和目前流行的CNN逐层提取局部特征的方式不一样。受到CNN的启发，作者提出了PointNet++，它能够在不同尺度提取局部特征，通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++由以下几个关键部分构成：1.1采样层（sampling）激光雷达单帧的数据

~华仔呀·2022-10-13 07:57

【论文阅读】3D点云 -- PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

前言pointnet++是继pointnet后的又一佳作。当前存在的两个问题：1pointnet最大的问题，无法捕获点的局部上下文的信息，导致识别细粒度的能力受限。2点云还存在各个部分的密度不均的问题针对这两个问题，pointnet++的应对方式：1【点云分区】：将点云划分为重叠的区域，然后送入神经网络中学习特征。该区域为被定义为欧式空间的球邻域，其参数为质心位置和半径大小。质心位置的确定，使用最

magic_ll·2022-10-13 07:27

PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

基本简介论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdf代码开源地址：https://github.com/charlesq34/pointnet2作者以及论文信息如下：这一篇文章和PointNet论文是一个系列，并且是同一个作者的研究成果，但是两篇论文却有较大的区别。这篇论文在后续的点云处理上，被引用次数非常多，常作为3D点云特征提取的基础模块，类似于2D图

X_Imagine·2022-10-13 07:56

(NIPS 17) PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

通过设计一种层级式（Hierarchical）的结构，对输入点云进行分块，重复使用PointNet[2]结构以增加对局部信息的获取能力。整体的网络架构如上图所示，流程相对简洁

dloading7·2022-10-13 07:25

PointNet++：Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

在上一篇文章中，提及了3D点云分类与分割的开山鼻祖——PointNet：https://blog.csdn.net/Alkaid2000/article/details/127253473，但是这篇PointNet是存在有很多不足之处的，在文章的末尾也提及了，它没有能力捕获局部结构，这使得在复杂的场景中也很难进行分析，道理也很简单，这篇文章只使用了Max操作以及MLP操作，也不符合当前神经网络的主

郑烯烃快去学习·2022-10-13 07:17

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

动机：为啥挑这篇文章，因为效果炸裂，各种改款把各种数据集霸榜了：语义分割/分类/目标检测，前10都有它SwinTransformer,thatcapablyservesasageneral-purposebackboneforcomputervision.【CC】接着VIT那篇论文挖的坑，transfomer能否做为CV领域的backbone，VIT里面只做了分类的尝试，留了检测/语义分割的坑，这

64318@461·2022-10-10 07:35

论文精读：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

Abstract本文提出了一种新的visionTransformer，称为SwinTransformer，它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。从语言到视觉的挑战来自于这两个领域之间的差异，比如视觉实体规模的变化很大，以及图像中像素比文本中单词的高分辨率。为了解决这些差异，我们提出了一个分层Transformer，其表示是由Shiftedwindows计算的。Shiftedwindows方案将自注意

樱花的浪漫·2022-10-10 07:08

Swin Transformer详解: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

这篇文章结合了CNN的归纳偏置，基于局部窗口做注意力，并且逐步融合到深层transformer层中构建表征，来达到扩大感受野，并且极大降低了计算量。是一个特征提取的主干网络，backbone。构建了一种分层特征提取的方式，不断减小“featuremap”的大小（token的数量），构造层次的特征映射。关键部分是提出了Shiftwindow移动窗口（W-MSA、SW-MSA），改进了ViT中忽略局部

暖风️·2022-10-10 07:51

DIFFPOOL - Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling NIPS 2018

不务正业的土豆·2022-10-09 15:36

数据挖掘层次聚类python实现_数据挖掘——层次聚类（Hierarchical clustering）学习及python实现...

文章目录一、前言二、自底向上的层次算法三、python实现层次聚类四、使用Sklearn中的层次聚类五、使用Scipy库中的层次聚类(1).linkage(y,method=’single’,metric=’euclidean’)(2).fcluster(Z,t,criterion=’inconsistent’,depth=2,R=None,monocrit=None)六、层次聚类的优缺点参考资料

weixin_39618275·2022-10-06 07:02

paper—A Hierarchical Graph-Based Neural Network for Malware Classification

基于层次图的神经网络恶意软件分类目录摘要一、引言二、相关工作三、模型架构3.1概述3.2Inst2Vec3.3函数矢量化3.4程序矢量化和分类四、实验4.1数据集4.2用于比较的模型4.3结果和分析五、结论摘要近年来，基于机器学习和深度学习的恶意软件分类模型发展迅速。虽然这些模型取得了很好的效果，但由于缺乏良好的语义信息，其中许多模型的泛化能力有限。为了解决这个问题，我们首先找到程序的适当表示，并

小恶魔_M·2022-09-21 07:19

自然语言处理 | (29) 基于Hierarchical Attention Network的文本分类原理

目录1.文本分类任务介绍2.HierarchicalAttentionNetwork结构3.HierarchicalAttentionNetwork文本分类原理概述1.文本分类任务介绍文本分类是自然语言处理的一个基本任务，试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。文本分类的应用非常广泛，如：垃圾邮件分类：2分类问题，判断邮件是否为垃圾邮件情感分析：2分类问题：判断文本情感是积极还是消极；

CoreJT·2022-08-26 21:40

论文翻译：2020_Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural

论文地址：基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪引用格式：SchröterH,RosenkranzT,ZobelP,etal.LightweightOnlineNoiseReductiononEmbeddedDevicesusingHierarchical

凌逆战·2022-08-16 21:00

论文解读（SEP）《Structural Entropy Guided Graph Hierarchical Pooling》

论文信息论文标题：StructuralEntropyGuidedGraphHierarchicalPooling论文作者：JunranWu,XueyuanChen,KeXu,ShangzheLi论文来源：2022,ICLR论文地址：download论文代码：downloa

关注我更新论文解读·2022-08-16 17:00

基于深度学习的图像边缘和轮廓提取方法介绍

//zhuanlan.zhihu.com/p/78051407导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical

小白学视觉·2022-07-29 13:34

【UE4】Hierarchical Instanced Static Mesh——一种速度优于Spawn的实例化物体组件

最近需要在场景中实例出很多个相同的模型，位置也很有规律，并且要对它的位置信息进行更新。但是一个个拖进去实在太麻烦，就发现了SpawnActor这个蓝图方法，可以实例一个蓝图类在场景中。但是由于数量较大，实例化的速度太慢，这时发现了一个神奇的组件——HierarchicalInstancedStaticMesh。新建一个蓝图类，添加该组件，在细节里添加你要实例化的模型对象。在细节或蓝图均可添加实例对

KylerLiZi·2022-06-28 22:07

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