融合传统算法与图网络
将传统图匹配求解器嵌入图神经网络，通过多通道集成框架结合数据驱动与经典算法的互补优势。
Haoru, Tan · 王闯 · Sitong, Wu · 张煦尧 · 殷飞 · 刘成林
International Journal of Computer Vision 2024
将多个传统求解器作为单通道GNN嵌入集成网络，每次迭代后通过1×1卷积交换信息，从而提升传统算法的匹配精度。
继承传统算法对特征噪声、离群点和全局变换的鲁棒性，同时保持数据驱动方法的精度。
引入随机采样策略降低计算复杂度和显存占用，使模型能够匹配包含数千节点的大规模图。