最近，图神经网络（GNN）在计算机视觉领域取得了显著进展。尤其是在图像分类任务中，GNN以其独特的处理非结构化数据的能力脱颖而出。🎨
通过将图像像素或区域视为节点，并将它们之间的空间关系作为边，GNN能够捕捉到图像中复杂的上下文信息。🔬 这种方法不仅提高了分类精度，还使得模型能够更好地理解图像内容。💡
例如，在医学影像分析中，GNN可以用于识别肿瘤和其他病变组织，其准确性远超传统方法。🏥
此外，GNN还可以应用于视频分析和场景理解等复杂任务。相较于传统的卷积神经网络（CNN），GNN在处理这些任务时展现出更强的适应性和鲁棒性。🎥
随着研究的深入和技术的发展，未来GNN将在更多计算机视觉领域大放异彩。🚀
深度学习 图像分类 图神经网络