该研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和Swin Transformer的混合模型,用于胃肠疾病的图像分类。通过利用DenseNet201进行局部特征提取,并结合Swin Transformer捕捉全局特征,提升了对内镜和视频胶囊图像的分类性能。 实验表明,该方法在GastroVision和Kvasir-Capsule两个大型医学图像数据集上均优于传统
①基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化...
多层Transformer编码器:堆叠12/24层。 预训练任务:MLM(预测被掩盖的词)和NSP(句子关系预测)。 3、应用/原理 文本分类、问答系统(如SQuAD)、命名实体识别(NER)。 BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,使用双向Transformer编码器来预训练深层上下文表示。它通过掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)和下...
一、从CNNs迈向Transformer 二、Swin Transformer 1. 基于移动窗口的自注意力模块 2. 网络架构和实验结果 三、Swin Transformer 图像分类应用 配置超参数 准备数据 帮助程序函数 基于窗口的多头自注意力 完整的 Swin Transformer 模型 模型训练和评估 准备tf.data.Dataset 构建模型 CIFAR-100 训练 将Transformer引入视觉...
图像分块编码:将224x224图像分割为16x16的图块(196个) 位置编码策略:可学习的位置编码保留空间信息 多头注意力机制:多头数(heads)与嵌入维度(dim)的关系公式: head_dim=dimnum_headshead_dim=num_headsdim 1.2 Hybrid Architecture 混合架构 # CNN特征提取与Transformer结合示例classHybridViT(nn.Module):def_...
基于融合CNN和Transformer的图像分类模型 随着深度学习技术的日益发展,图像分类是其中非常重要的一项任 务。尽管卷积神经网络(CNN)已经成为图像分类的主流技术,但是在一 些任务上,以CNN为基础的模型幵丌能取得最优结果。近年来, Transformer模型凭借其优秀的自然语言处理性能和可拓展性开始被用于 ...
本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。 神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。
在深度学习特别是计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长久以来一直是图像识别和分类任务中的佼佼者。然而,近年来,Transformer模型凭借其强大的序列建模能力,在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,并逐渐渗透到图像识别领域,引发了新的技术革命。 CNN vs Transformer:理解两者差异 卷积神经网络(CNN): 核心特性:局部连接、...