TPAMI 2024｜计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨机器之心 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 极市导读   本文首先介绍了图神经网络的发展史和最新进展，包括最常用、最经典的图神经网络和图 Transformers。然后，以任务为导向对计算机视觉中基于图神经网络（包括图 Transformers）的方法和最新进展进行了全面且详细的调研。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本篇综述工作已被《IEEE 模式分析与机器智能汇刊》（IEEE TPAMI）接收，作者来自三个团队：香港大学俞益洲教授与博士生陈超奇、周洪宇，香港中文大学（深圳）韩晓光教授与博士生吴毓双、许牧天，上海科技大学杨思蓓教授与硕士生戴启元。 近年来，由于在图表示学习（graph representation learning）和非网格数据（non-grid data）上的性能优势，基于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的方法 ………………………………