CVPRSep, 2022
动态图消息传递网络用于视觉识别
Dynamic Graph Message Passing Networks for Visual Recognition
Li Zhang, Mohan Chen, Anurag Arnab, Xiangyang Xue, Philip H.S. Torr
TL;DR本论文提出了一种动态图消息传递网络，用于进行长程依赖性建模，以用于图像识别。该网络采用自适应抽样节点的方法，在传递信息时动态地预测节点相关过滤器权重和关联矩阵，以实现对自我注意机制的设计。研究结果表明，基于该模型的 Transformer 骨干网络在图像分类和物体检测等四种不同任务上，相对于现有的最先进技术，能够显著提升性能，同时性能优于完全连接的图并使用更少的浮点运算和参数。