用GNN做CV三大任务的新骨干，同计算成本性能不输CNN、ViT与MLP｜中科院&华为诺亚开源
An Image is Worth Graph of Nodes
梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。
其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。
现在，中科院与华为诺亚方舟实验室等提出一种全新的骨干网络，把图片表示成图结构数据，让GNN也能完成经典CV三大任务。
论文一出，立即引起GNN学者广泛关注。
有人认为GNN领域积累多年的技巧都将涌入这一新方向，带来一波研究热潮。
该来的总要来的。
新架构ViG命名上致敬了ViT，论文标题也采用同一句式，点出了核心思想：
An Image is Worth Graph of Nodes
在研究团队看来，图结构是一种更通用的数据结构。甚至网格和序列可以当作图结构的特例，用图结构来做视觉感知会更加灵活。
图数据由节点和边组成，如果把每个像素都看作节点计算难度过于大了，因此研究团队采用了切块(patch)方法。
对于224×224分辨率的图像，每16×16像素为一个Patch，也就是图数据中的一个节点，总共有196个节点。
对每个节点搜索他们距离最近的节点构成边，边的数量随网络深度而增加。
接下来，网络架构分为两部分：
一个图卷积网络(GCN)，负责处理图数据、聚合相邻节点中的特征。
一个前馈神经网络(FFN)，结构比较简单是两个全连接层的MLP，负责特征的转换。
传统GCN会出现过度平滑现象，为解决这个问题，团队在图卷积层前后各增加一个线性层，图卷积层后再增加一个激活函数。
实验表明，用上新方法，当层数较多时ViG学习到的特征会比传统ResGCN更为多样。
同算力成本下不输CNN和ViT
为了更准确评估ViG的性能，研究团队设计了ViT常用的同质结构(isotropic)和CNN常用的金字塔结构(Pyramid)两种ViG网络，来分别做对比实验。
同质架构ViG分为下面三种规格。
与常见的同质结构CNN、ViT与MLP网络相比，ViG在同等算力成本下ImageNet图像分类的表现更好。
金字塔结构的ViG网络具体设置如下。
同等算力成本下，ViG也与最先进的CNN、ViT和MLP相比，性能也能超越或表现相当。
在目标检测和实例分割测试上，ViG表现也与同等规模的Swin Transformer相当。
最后，研究团队希望这项工作能作为GNN在通用视觉任务上的基础架构，Pytorch版本和Mindspore版本代码都会分别开源。
论文地址：
http://arxiv.org/abs/2206.00272
开源地址：
https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones
https://gitee.com/mindspore/models
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