GNNとTransformerアーキテクチャを組み合わせることで、画像理解タスクにおいてさまざまな利点が得られます。まず、GNNはグラフ構造を扱うのに適しており、画像内のオブジェクトや関係性を表現するのに役立ちます。一方、Transformerは自己注意メカニズムを使用して文脈を理解し、長距離の依存関係を捉えるのに優れています。
具体的には、GNNを使用して画像から抽出された特徴をグラフにエンコードし、それをTransformerの入力として使用することができます。GNNはオブジェクト間の関係をキャプチャし、Transformerはそれらの関係を考慮しながらキャプションを生成します。このようにして、GNNとTransformerを組み合わせることで、より豊かな情報を持つ画像理解モデルを構築することが可能です。