随着计算机视觉任务的复杂度日益增加，传统的卷积神经网络（CNN）逐渐面临难以处理的挑战。近年来，图神
经网络（GNN）作为一种处理图结构数据的强大工具，在计算机视觉领域展示了巨大的潜力。图神经网络能够有效地捕捉
图像中的空间和上下文关系，这在图像分类、目标检测、实例分割等任务中具有显著优势。本文探讨了图神经网络在计算
机视觉中的应用，并针对其拓展方向进行了详细分析，包括跨模态学习、自监督学习以及高效架构设计等。此外，本文还
讨论了图神经网络在视觉任务中的挑战与前景，为未来的研究方向提供了新的思路。
