计算机视觉中的图神经网络 —— 架构、数据集和常见方法

Dec, 2022

计算机视觉中的图神经网络 —— 架构、数据集和常见方法

Graph Neural Networks in Computer Vision -- Architectures, Datasets and Common Approaches

Maciej Krzywda, Szymon Łukasik, Amir H. Gandomi

TL;DR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。

Abstract

graph neural networks (GNNs) are a family of graph networks inspired by mechanisms existing between nodes on a graph. In recent years there has been an increased interest in GNN and their derivatives, i.e., graph attent

graph neural networks graph attention networks graph convolutional networks computer vision datasets

发现论文，激发创造

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

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

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。

Sep, 2022

自动图神经网络

本研究提出自动设计深层 GNN 的方法，其中添加了新型的跳跃连接以促进特征重用和缓解梯度消失问题，并允许进化算法在演化过程中增加 GNN 层数来生成更深的网络，在 Cora、Citeseer、Pubmed 和 PPI 数据集上实验表明，GNNs 的生成结果具有最先进的性能。

Nov, 2020

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

图神经网络分布式系统的演化及其在图处理和深度学习中的起源：一项调查

本文总结和分类大规模图神经网络解决方案的重要方法和技术，并建立了图神经网络系统、图处理系统和深度学习系统之间的联系。

May, 2023

揭开图：图神经网络与图生成

综述了图神经网络 (GNNs) 的应用、图数据和深度学习的扩展，以及 GNNs 的高级领域：图生成。

Mar, 2024

基于图神经网络的单细胞数据方法：最近的综述

图神经网络是通过揭示基因和细胞之间的深层连接来重塑我们对生物医学和疾病的理解。本文总结了过去几年针对单细胞数据量身定制的图神经网络方法，并强调了以图注意力网络为中心的多样化图深度学习架构及其在单细胞数据上的几个目标，包括细胞类型注释、数据整合和插补、基因调控网络重建、聚类等。预计在生物医学领域中，随着不断产生的大规模组学数据和细胞与基因之间的相互关联性加强，图神经网络将成为单细胞分析工作的核心。

Oct, 2023

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

深度图神经网络的系统综述：挑战、分类、架构、应用与生物信息学的潜在用途

深度学习在图神经网络中的非欧几里得空间的生物信息学研究中具有潜在的优势，能够解决与生物相关的复杂图形问题。

Nov, 2023