图神经网络GNN在计算机视觉中的应用与优势

图神经网络GNN近年来在计算机视觉任务中的出色表现引起了研究者们的广泛关注，不同于传统CNN方法，GNN将视觉数据建模为图结构，从而引入了更多视觉数据间的关联。通过利用这种关联，GNN可以进行更深层次的推理，获取比传统CNN方法更丰富的语义信息。无论是在图像、视频还是三维数据上，GNN都能很好地结合数据特点，达到甚至超越传统方法的效果。值得一提的是，GNN具有参数量较少等优点，在实际部署中具有明显优势。本专栏以“GNN+CV”为主题，将介绍GNN+CV的通用知识，GNN的基础理论和模型，并深入探讨GNN在计算机视觉各种数据类型、各类任务上的应用。适合已具备计算机视觉基础知识，想全面了解GNN及其与计算机视觉结合取得卓越效果的同学阅读。