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
本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 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,可处理图像以提取有意义...
三、Swin Transformer 图像分类应用 使用Swin Transformer 进行图像分类,Swin Transformer 是计算机视觉的通用骨干。 Swin Transformer(ShiftedWindow Transformer)可以用作 用于计算机视觉的通用主干网。Swin Transformer 是一个分层结构 Transformer 的表示是使用偏移窗口计算的。这 移位窗口方案通过限制自我关注带来更高的效率 ...
链接:图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述 - 中国知网 (cnki.net) 一:模型概述 1:CNN CNN 是一种深度学习架构,通常用于图像分类、目标检测和实例分割等多种任务中。CNN 主要利用卷积计算机制处理数据,提取相应的特征信息,从而完成对复杂模式和结构的学习。 CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层构成。卷积...
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图像分类任务中。本文提出了一种基...
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。
《DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer》# Motivation本文受到传统CNN网络搭建方式的启发(深层的CNN网络可以学习到关于图像更加丰富和复杂的表示), 于是思考是否可以将这种搭建方式迁移到Transformer模块上, 以此搭建深度的Transformer网络结构处理图像分类问题。但是...
目前,Transformer 已经在三大图像问题上——分类、检测和分割,都取得了不错的效果。视觉与语言预训练、...
最近,有研究人员将生成对抗网络(GAN)中常用的CNN主干网络替换为Transformer用于图像合成。一些前期研究结果表明,将Transformer直接用于GAN中并不是一件很容易的事,特别是之前被设计用于分类的GAN中经常会导致CNN图像合成性能的下降。 例如与基于CNN的StyleGAN2实现的3.16 FID相比,ViT作为主干网络的GAN模型仅在64×64 Celeb...