論文の概要: A Survey on Graph Neural Networks and Graph Transformers in Computer
Vision: A Task-Oriented Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13232v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 08:10:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 14:22:00.570302
- Title: A Survey on Graph Neural Networks and Graph Transformers in Computer
Vision: A Task-Oriented Perspective
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるグラフニューラルネットワークとグラフトランスフォーマーに関する調査:タスク指向の視点から
- Authors: Chaoqi Chen, Yushuang Wu, Qiyuan Dai, Hong-Yu Zhou, Mutian Xu, Sibei
Yang, Xiaoguang Han, Yizhou Yu
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフ表現学習において勢いを増している。
Graph Transformerは、グラフ構造をTransformerアーキテクチャに組み込んで、局所的な近傍集約の制限を克服します。
本稿では,タスク指向の観点から,コンピュータビジョンにおけるGNNとグラフトランスフォーマーの総合的なレビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.30794059878963
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have gained momentum in graph representation
learning and boosted the state of the art in a variety of areas, such as data
mining (\emph{e.g.,} social network analysis and recommender systems), computer
vision (\emph{e.g.,} object detection and point cloud learning), and natural
language processing (\emph{e.g.,} relation extraction and sequence learning),
to name a few. With the emergence of Transformers in natural language
processing and computer vision, graph Transformers embed a graph structure into
the Transformer architecture to overcome the limitations of local neighborhood
aggregation while avoiding strict structural inductive biases. In this paper,
we present a comprehensive review of GNNs and graph Transformers in computer
vision from a task-oriented perspective. Specifically, we divide their
applications in computer vision into five categories according to the modality
of input data, \emph{i.e.,} 2D natural images, videos, 3D data, vision +
language, and medical images. In each category, we further divide the
applications according to a set of vision tasks. Such a task-oriented taxonomy
allows us to examine how each task is tackled by different GNN-based approaches
and how well these approaches perform. Based on the necessary preliminaries, we
provide the definitions and challenges of the tasks, in-depth coverage of the
representative approaches, as well as discussions regarding insights,
limitations, and future directions.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク (GNN) はグラフ表現学習において勢いを増し、データマイニング (\emph{e.,} ソーシャルネットワーク分析とレコメンデーションシステム)、コンピュータビジョン (\emph{e.,} オブジェクト検出とポイントクラウド学習)、自然言語処理 (\emph{e.,} 関係抽出とシーケンス学習) など、様々な分野における技術の現状を高めている。
自然言語処理やコンピュータビジョンにおけるトランスフォーマーの出現に伴い、グラフトランスフォーマーはトランスフォーマーアーキテクチャにグラフ構造を組み込んで、厳密な構造的帰納バイアスを回避しつつ、局所的な近傍集約の限界を克服する。
本稿では,タスク指向の観点から,コンピュータビジョンにおけるGNNとグラフ変換器の総合的なレビューを行う。
具体的には,2次元の自然画像,ビデオ,3次元データ,視覚+言語,医療画像のモダリティに応じて,コンピュータビジョンにおけるそれらの応用を5つのカテゴリに分割する。
各カテゴリにおいて、私たちはアプリケーションをさらにビジョンタスクのセットに従って分割します。
このようなタスク指向の分類は、各タスクが異なるGNNベースのアプローチによってどのように取り組まれているか、そしてこれらのアプローチがいかにうまく機能するかを調べることができる。
必要な前提条件に基づいて、タスクの定義と課題、代表的アプローチの詳細なカバレッジ、洞察、限界、今後の方向性に関する議論を提供する。
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