Sep, 2022

计算机视觉中的图神经网络和图变换器综述：以任务为导向的视角

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TL;DR本研究在任务导向的角度下，综述了 GNN 与图 Transformer 在计算机视觉中的应用，根据输入数据的特征分为五个类别，并根据视觉任务，详细讨论了该问题所使用的不同基于 GNN 的方法、表现、挑战和未来方向。
graph neural networksgraph transformerscomputer visionmodality of input datatask-oriented taxonomy
发现论文，激发创造
  • 计算机视觉中的图神经网络 —— 架构、数据集和常见方法

    该研究整理并总结了关于应用于计算机视觉的基于图神经网络（GNNs）及其派生物（如 GAT、GCN 和 GRN）的方法的论文，从网络结构、数据集、以及与其他领域的关联等三个方面进行了详细阐述。

    Dec, 2022

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 图变换网络

    本论文提出了一种名为 GTNs 的图转换器网络，能够在图上进行节点表示的学习，同时生成新的图结构以及识别原始图上未连接点之间有用的连接。实验表明，GTNs 有效地生成新的图结构，通过卷积在新图上产生具有强大表现力的节点表示，并在三个基准节点分类任务中取得了最佳表现。

    Nov, 2019

  • 图神经网络综述

    该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用，提出了四种图神经网络的分类，并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估，并提出了该领域的潜在研究方向。

    Jan, 2019

  • 视觉 Transformer 综述

    本文综述了超过一百种不同的视觉 Transformer 根据三个基本的计算机视觉任务和不同的数据流类型，提出了一个分类法来组织代表性的方法，评估和比较所有这些现有的视觉 Transformers 在不同的配置下，并揭示一系列的重要但未开发的方面，最后指出了三个有前途的研究方向。

    Nov, 2021

  • 视觉中的 Transformer：一项综述

    本次研究对变压器模型在计算机视觉方面的应用进行了全面的回顾，包括自我关注、大规模预训练和双向编码等基础概念及其在图像分类、视频处理等多个领域的广泛应用。研究比较了不同技术在架构设计及实验价值方面的优缺点，并提出了未来的研究方向。

    Jan, 2021

  • 面向图的 Transformer: 从架构层面的概述

    这篇综述性论文详细调查了 Transformer 模型在图结构数据中的应用。作者们将现有的 Transformer 模型分为三类，着重探究了辅助模块、基于图的位置嵌入和改进的注意力矩阵等方面，针对不同类型的图形数据进行了性能对比，实验证实了改进后的 Graph Transformer 模型在各种图形任务上的优越性。

    Feb, 2022

  • 图注意力架构的鸟瞰教程

    本文系统而集中地介绍了基于注意力机制的图神经网络在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用，以及它们的优缺点。

    Jun, 2022

  • 计算图神经网络：从算法到加速器的综述

    该研究论文通过对 GNNs 的计算效率进行探讨，提供了该领域的回顾，包括对 GNN 的基本概念的简短教程以及不同算法变体的多个阶段中进行的操作的总结；同时，提供了对当前软件和硬件加速方案的深入分析，并提出了一个面向硬件和软件的、图形感知和通信为中心的 GNN 加速器的愿景。

    Sep, 2020

  • 张量视图拓扑图神经网络

    图分类是一项重要的图结构数据学习任务，我们提出了一种新颖的 Tensor-view 拓扑图神经网络 (TTG-NN)，利用持久同调、图卷积和张量运算构建了一种简单而有效的拓扑深度学习方法，能够同时捕捉局部和全局层面上的张量表示和图结构信息。在实际数据实验中，TTG-NN 在各种图基准数据上表现优于其他 20 种最先进的方法。

    Jan, 2024