而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
Transformer是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理NLP任务,如翻译、文本分类和问答系统。它们是在2017年发表的开创性论文“Attention Is All You Need”中引入的。 将Transformer想象成一个复杂的语言模型,通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。
- CNN与Transformer的协同工作:设计了一种有效的混合架构,CNN分支和Transformer分支在特征提取过程中相互补充,通过中间特征的融合来增强特征表示。 - 特征融合策略:通过融合块实现了CNN和Transformer特征的双向信息交流,这种融合策略提高了特征的互补性,有助于提高最终的超分辨率性能。 - 无需位置嵌入:研究发现在SR任务中...
而对于检测和分割这类问题,CNN方法已经很成熟,难以一下子用transformer替换掉,目前的工作都是CNN和transformer的混合体,这其中有速度和效果的双重考虑。 另外也要考虑到如果输入较大分辨率的图像,transformer的计算量会很大,所以ViT的输入并不是pixel,而是小patch,对于DETR它的transformer encoder的输入是1/32特征这都有...
为进一步提高模型的性能,我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合,提出了CNN-Transformer混合架构。目前,它已经成为我们研究视觉任务、发文章离不开的模型。针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。
从语义特征提取能力:Transformer显著超过RNN和CNN,RNN和CNN两者能力差不太多。 长距离特征捕获能力:CNN极为显著地弱于RNN和Transformer,Transformer微弱优于RNN模型,但在比较远的距离上(主语谓语距离大于13),RNN微弱优于Transformer,所以综合看,可以认为Transformer和RNN在这方面能力差不太多,而CNN则显著弱于前两者。这部...
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个问题:视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大? 近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题,但...
CNN(卷积神经网络)和Transformer是深度学习领域两种非常重要的架构,它们在多个方面存在显著区别: 一、架构设计方面 1. 核心组件 • CNN:核心组件是卷积层(Convolutional Layer)。卷积层通过卷积核(也称为滤波器)在输入数据上滑动,提取局部特征。例如,在图像处理中,一个3×3的卷积核在图像上滑动,每次覆盖3×3的像...
Transformer的特点：Transformer的核心是自注意力机制（Self-Attention），这使得模型能够在处理输入序列时...
双网络结构Conformer,能够将基于CNN的局部特征与基于Transformer的全局表示相结合,以增强表示学习。Conformer由一个CNN分支和一个Transformer分支组成,这两个分支由局部卷积块、自我注意模块和MLP单元的组合而成。在训练过程中,交叉熵损失函数被用于监督CNN和Transformer两个分支的训练,以获得同时具备CNN风格和Transformer风格的...