最后,为了克服现有方法的固有缺陷,该研究系统地研究了卷积和 Transformer 块的集成方式,提出了 NHS 策略,来堆叠 NCB 和 NTB 构建新型 CNN-Transformer 混合架构。 NCB 研究者分析了几种经典结构设计,如下图 3 所示。ResNet [9] 提出的 BottleNeck 块由于其在大多数硬件平台上...
方法:论文提出了一种名为TractGraphFormer的混合模型,将Graph CNN与Transformer结合,通过整合局部解剖信息和全局特征依赖性提升基于扩散MRI纤维束成像的性别预测性能,通过改进网络结构和实验验证,显著提升了分类性能。 创新点: TractGraphFormer框架结合了Graph CNN和Transformer架构,首次在扩散MRI束流追踪中同时捕获局部解剖关...
通过CNN和Transformer提取的局部和全局特征经过交叉编码器融合模块融合,作为生成湖泊遮罩的统一特征输入。这种结构实现了高准确性和低计算成本的轻量级网络结构。 Learned Image Compression with Mixed Transformer-CNN Architectures 方法:论文提出了一种高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,将CNN的局部建模能力和Transformer...
并行融合策略则是一种更为复杂的结构,它同时运行CNN和Transformer两个分支,并通过某种方式(如特征耦合单元)将两个分支的特征进行融合。这种策略可以最大限度地保留CNN和Transformer各自的优点,实现局部特征和全局信息的互补。 实际应用 CNN+Transformer的混合模型已经在多个计算机视觉任务中取得了显著成果,如图像分类、目标...
提出的Global-local Transformer Block(GLTB)的细节如下图所示。主要模块global-local attention block是一种混合结构,采用linear multi-head self-attention捕获全局上下文信息,采用卷积层提取局部上下文信息。 最后,对全局上下文和局部上下文应用一个add操作来提取全局-局部上下文。
CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增多。 为了方便同学们了解CNN-Transformer的最新进展与研究思路,学姐这次就和大家分...
NTB 中还进行了局部和全局信息的融合,进一步提高了建模能力。最后,为了克服现有方法的固有缺陷,该研究系统地研究了卷积和 Transformer 块的集成方式,提出了 NHS 策略,来堆叠 NCB 和 NTB 构建新型 CNN-Transformer 混合架构。 NCB 研究者分析了几种经典结构设计,如下图 3 所示。ResNet [9] 提出的 BottleNeck 块...
当研究者在设计新的Transformer结构时,多数会考虑Transformer全局建模时与局部细节捕捉相结合的思路。例如,CNN和Transformer混合结构很多,要么串联要么并联构成local-global model。本篇中,作者将CNN和自注意力集成到一个模块内,也是多路径去分开学习高低频信息,但论文motivation强,论据有说服力,颜老师作品值得细读。
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...
(c)表示的是本文所提出的模型框架CMT,由CMT-stem, downsampling, cmt block所组成,整体结构则是类似于R50,所以可以很好的迁移到dense任务上去。 3.1. CMT Stem 使用convolution来作为transformer结构的stem,这个观点FB也有提出一篇paper,Early Convolutions Hel...