图神经网络在计算机视觉任务中的拓展研究
摘要
随着计算机视觉任务的复杂度日益增加,传统的卷积神经网络(CNN)逐渐面临难以处理的挑战。近年来,图神
经网络(GNN)作为一种处理图结构数据的强大工具,在计算机视觉领域展示了巨大的潜力。图神经网络能够有效地捕捉
图像中的空间和上下文关系,这在图像分类、目标检测、实例分割等任务中具有显著优势。本文探讨了图神经网络在计算
机视觉中的应用,并针对其拓展方向进行了详细分析,包括跨模态学习、自监督学习以及高效架构设计等。此外,本文还
讨论了图神经网络在视觉任务中的挑战与前景,为未来的研究方向提供了新的思路。
经网络(GNN)作为一种处理图结构数据的强大工具,在计算机视觉领域展示了巨大的潜力。图神经网络能够有效地捕捉
图像中的空间和上下文关系,这在图像分类、目标检测、实例分割等任务中具有显著优势。本文探讨了图神经网络在计算
机视觉中的应用,并针对其拓展方向进行了详细分析,包括跨模态学习、自监督学习以及高效架构设计等。此外,本文还
讨论了图神经网络在视觉任务中的挑战与前景,为未来的研究方向提供了新的思路。
关键词
图神经网络;计算机;视觉任务;拓展
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3727-07-04-175633
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