Code：Vision HGNN: 超图识别Imagenet

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Vision HGNN: An Image is More than a Graph of Nodes 视觉HGNN:图像不仅仅是节点的图形 https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/papers/Han_Vision_HGNN_An_Image_is_More_than_a_Graph_of_ICCV_2023_paper.pdf 相关引用： A Survey on Hypergraph Neural Networks: An In-Depth and Step-by-Step Guide ViG内容节选： 图表示图像的优点包括：1）图是一种广义的数据结构，网格和序列可以看作图的特例；2）图比网格或序列更灵活地对复杂对象进行建模，因为图像中的对象通常不是形状不规则的方形；3）一个物体可以被看作是多个部分的组合（例如，人可以大致分为头、上半身、手臂和腿），图结构可以构建这些部分之间的联系；4）GNN 的先进研究可以转移到解决视觉任务。  ViHGNN 与原始 ViG 相比的两个本质改进： 1）图像的超图结构表示，2）超图结构学习。 摘要 基于图的建模领域已经证明了其在多种真实世界数据 ………………………………