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224x224分辨率的图像，每16x16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。