导语：随着图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）在图表示学习（graph representation learning）和非网格数据（non-grid data）上的性能优势，其在计算机视觉等领域的应用日益广泛。本文将详细介绍GNN和图Transformers在计算机视觉中的最新进展，以及相关研究方法和挑战。
一、引言
近年来，GNN在多个领域取得了显著成果，包括数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理等。本文主要关注GNN在计算机视觉中的应用，包括以下几个方面：
- 图神经网络的发展史和最新进展；
- 基于GNN的计算机视觉任务分类；
- GNN在计算机视觉中的具体应用；
- GNN在计算机视觉中的挑战与未来发展方向。
二、GNN在计算机视觉中的应用
- 图神经网络的发展史和最新进展
GNN最初以循环GNN的形式发展，用于从有向无环图中提取节点表示。随着研究的深入，GNN逐渐扩展到更多类型的图结构，如循环图和无向图。受CNN启发，研究人员开发了将卷积概念推广到图域的方法，主要包括基于频域的方法和基于空域的方法。
- 基于GNN的计算机视觉任务分类
根据输入数据的模态，GNN在计算机视觉中的应用大致分为以下五类：
（1）自然图像（二维）：图像分类、目标检测、语义分割、场景图生成等；
（2）视频：视频动作识别、动作定位、多目标跟踪、人体运动预测、轨迹预测等；
（3）视觉+语言：视觉问答、视觉定位、图像字幕、图像-文本匹配、视觉语言导航等；
（4）三维数据：3D表示学习（点云、网格）、3D理解（点云分割、3D目标检测、3D视觉定位）、3D生成（点云生成等）；
（5）医学影像：医学图像分割、疾病检测等。
- GNN在计算机视觉中的具体应用
（1）自然图像：在图像分类、目标检测、语义分割等领域，GNN可以与CNN结合，提高模型对远程特征的建模能力；
（2）视频：在视频动作识别、动作定位等领域，GNN可以提取视频序列中的关键信息，提高模型对视频数据的理解；
（3）视觉+语言：在视觉问答、视觉定位等领域，GNN可以结合自然语言处理技术，实现跨模态信息融合；
（4）三维数据：在点云、网格等三维数据上，GNN可以提取特征，进行3D理解、3D生成等任务；
（5）医学影像：在医学图像分割、疾病检测等领域，GNN可以提取医学图像中的关键信息，提高诊断准确率。
- GNN在计算机视觉中的挑战与未来发展方向
（1）挑战：如何设计有效的图卷积操作、如何解决图结构的不规则性、如何提高模型的泛化能力等；
（2）未来发展方向：探索新的图卷积操作、研究图结构学习、结合其他深度学习技术，提高GNN在计算机视觉中的应用效果。
三、结论
本文全面介绍了GNN在计算机视觉中的最新进展，包括图神经网络的发展史、应用分类、具体应用以及挑战与未来发展方向。随着GNN技术的不断发展，相信其在计算机视觉领域的应用将会更加广泛，为相关领域的研究提供有力支持。
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