ShapeGNN

图Transformer框架通过保持不变性来增强图像分类

研究人员开发了SuperGT，一个基于图Transformer的框架，旨在改进超像素图像分类。这种新方法旨在捕捉图像数据中的长距离依赖关系并保持平移/旋转不变性，解决了先前图神经网络方法中的局限性。SuperGT在CIFAR-10数据集上进行了评估，与许多现有基线相比，表现更优，并且在不需要特定边界点坐标的情况下取得了与最先进的ShapeGNN相当的结果。