本文提出了一种图特征金字塔网络，从而针对不同的图像本征结构调整神经网络的拓扑结构，并且实现跨越所有尺度的同步特征交互。对于每张输入图像，我们通过定义图像特有的超像素等级结构去代表它的本征图像结构。

图特征金字塔网络从每张图像的本征结构继承得到图神经网络的多尺度拓扑结构。这些图像本征结构通过指导图神经网络中同一尺度内的相邻节点连接关系和不同尺度间的祖先-后代连接关系实现了神经网络的动态连接结构。

论文标题：GraphFPN: Graph Feature Pyramid Network for Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.00580

图1 图特征金字塔网络（GraphFPN）是一个建立在超像素等级上的图神经网络。

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