Graph U-Net是一种用于图像分割的图卷积神经网络模型，其核心思想是将图卷积神经网络（GCN）和U-Net结构相结合，以处理具有复杂形状和局部关联的三维形状数据。它的设计灵感来自于传统的U-Net结构，其中编码器由一系列的卷积层和下

graph isomorphism network Deep Graph Infomax (DGI)是一种无监督的图表示学习方法，由Perozzi等人在2018年提出。DGI的主要思想是最大化图结构中邻居节点的互信息，通过这种方式对节点进行

Graph Attention Network (GAT) 是一种基于注意力机制的图神经网络模型，由Veličković等人在2018年提出。它是对GCN模型的改进，能够对图中节点的不同邻居节点赋予不同的权重，从而更加准确地学习节点之间的关

graph convolutional neural network GCN主要包括以下几个步骤： 图信号预处理：将原始的节点特征和边权转换为一个邻接矩阵 A。 特征变换：通过 A 和节点特征，计算出节点之间的权重和相邻节点特征之和

Graph Isomorphism Network (GIN) 是一种基于图同构的神经网络模型，能够学习节点和图的特征表示。它由Xu等人在2019年提出，并被发表在ICLR会议上。相对于其他基于图结构的神经网络模型，GIN模型可以更好地处理

2017-SENetSENet（Squeeze-and-Excitation Network）模块最早是在2017年由Jie Hu等人提出的，其基本思想是将卷积神经网络中的通道间关系引入到模型中，通过一种轻量级的方式学习每个通道的重要性。S

RCNNRCNN（Region-based Convolutional Neural Network）、Fast R-CNN和Faster R-CNN是三种目标检测算法，它们都是基于深度学习的方法，实现了在图像中检测出目标的功能。 RCNN

MobileNetV1-2017于2017年提出，其主要特点是使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），即将传统卷积分解为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。这种方法可以减少参数数量和计算量，从而实现

EfficientNetV2是谷歌团队于2021年提出的一种新型卷积神经网络，是EfficientNet的进一步优化和改进。与EfficientNet相比，EfficientNetV2在网络结构和训练方法上都有所改进，取得了更好的性能表现。