Vision GNN

### 关于 Vision 和 GNN 架构及其在计算机视觉中的应用 Vision Transformer (ViT) 是一种基于注意力机制的架构，它通过将图像分割成固定大小的小块来处理输入数据，并利用自注意力机制捕获全局依赖关系[^1]。然而，在某些场景下，仅依靠 ViT 可能无法充分捕捉复杂的局部结构信息以及节点间的关系。因此，引入 Graph Neural Networks (GNNs)，可以进一步增强模型的能力。 #### 图神经网络的基础概念 Graph Neural Network (GNN) 是一类专门设计用于处理图形数据的深度学习方法。其核心思想在于通过对图上的节点、边及其特征进行建模，从而实现对复杂拓扑结构的学习。常见的 GNN 类型包括但不限于 Graph Convolutional Networks (GCNs), Graph Attention Networks (GATs) 等。 当我们将 GNN 应用于视觉领域时，通常会构建一个由像素点或者区域构成的图结构，其中每个节点代表一幅子区域或对象实例，而连接这些节点的边则表示它们之间的空间关联性或其他形式的相关度量。 #### 结合 Vision Transformers 与 GNN 的优势 融合 ViTs 和 GNNs 能够带来如下好处： - **更强表达能力**：相比单独使用 CNN 或者纯 transformer 方法，这种混合方式能够更好地描述具有高度非线性和异质特性的多源感知信号； - **鲁棒性能提升**：对于遮挡情况下的目标检测等问题尤为有效，因为可以通过消息传递机制恢复部分缺失的信息； - **跨模态理解支持**：有助于解决涉及多种媒体类型的综合性任务，比如视频分类、动作识别等。 以下是结合两者的一个简单伪代码框架： ```python import torch from transformers import ViTModel from pyg.nn import GCNConv class VGNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(VGNet, self).__init__() # Initialize Vision Transformer part self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') # Define layers for processing graph data hidden_dim = 768 # Assuming output dim of VIT matches this value. self.conv1 = GCNConv(hidden_dim , 512) self.conv2 = GCNConv(512 , num_classes) def forward(self, img_inputs, edge_index): batch_size = img_inputs.shape[0] # Extract features using Vision Transformer vit_outputs = self.vit(img_inputs).last_hidden_state x = vit_outputs.view(batch_size,-1) # Apply two-layered GCN on topological structure represented via `edge_index`. x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.conv2(x, edge_index) return F.log_softmax(x, dim=1) ``` 上述代码片段展示了如何先用预训练好的 ViT 提取图片特征向量序列作为初始节点属性，再经由两层标准 GCN 层完成最终预测过程。 ---