基于Harmonic Cross-Modal Adapter的图像信息分类处理算法，结合了基础模型、跨模态适配器、模板优化和跨模态知识合成技术，通过不断调整和优化，实现高效且准确的图像信息分类。

基于GCN和Resnet50的深度学习图像处理算法示意图，该算法结合了表示学习和图卷积网络，用于图像分类任务。

Virtual Node GNN卷积神经网络结构示意图，该示意图描述了如何通过图结构生成、虚拟节点生成、消息传递和节点特征更新等步骤来处理编码特征。

基于shuffle、DSC和SConv的卷积神经网络结构示意图，展示了一个高效且轻量级的卷积神经网络设计，结合了shuffle、DSC和SConv操作，旨在通过减少模型复杂度和提高特征提取能力来改善性能。