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的非局部建模能力相结合,进而设计了一种新的基于TCM块的图像压缩架构,并提出了一种基于Swin-Transformer的注意力模块来改进通道熵模型的性能。 创新点: 提出了一个高效的并行Transformer-CNN混合(TCM)块,以将CNN的局部建模能...
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...
连接MobileNet和Transformer 简述:论文提出了Mobile-Former网络结构,它结合了MobileNet和Transformer的优点,中间有双向桥接。该结构利用了MobileNet在局部处理和Transformer在全局交互方面的优势,并且桥接可以实现局部和全局特征的双向融合。Mobile-Former中的Transformer包含很少的令牌(例如6个或更少),这些令牌是随机初始化的,以...
连接MobileNet和Transformer 简述:论文提出了Mobile-Former网络结构,它结合了MobileNet和Transformer的优点,中间有双向桥接。该结构利用了MobileNet在局部处理和Transformer在全局交互方面的优势,并且桥接可以实现局部和全局特征的双向融合。Mobile-Former中的Transformer包含很少的令牌(例如6个或更少),这些令牌是随机初始化的,以...
提出了轻量级Transformer编码器,降低了模型的计算和参数需求,同时保持高性能。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 ...
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...
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。
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...
提出了swin-transformer-based attention module(SWAtten)模块。 分层编码器结构 图7 swin-transformer-based attention module (SWAtten)结构 图8 SWAtten也是一个transformer、CNN相结合的模块: Channel Squeeze:用于减少输入通道数(减少到128),降低模型复杂度。