最近, Transformer成为计算机视觉领域的热门话题。Vision Transformer也展示了其全局信息建模的强大能力,推动了许多视觉任务,例如图像分类、目标检测,尤其是语义分割。 在本文中提出了一种用于城市场景图像语义分割的高效混合Transformer(EHT)。EHT利用CNN和ransformer结合设计学习全局-局部上下文来加强特征表示。 大量实验表明
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、目标检测、语义分割等。以下是一些实际应用案例: 图像分类:通过结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局信息建模能力,混合模型在ImageNet...
语义分支以编码后的特征图作为输入,并提取语义丰富的特征。语义分支可以基于任何轻量级的语义分割骨干网络,在本文中,我们选择了最新的SOTA方法之一,AFFormer-T,(其中“T”代表AFFormer的“tiny”模型)作为语义分支的主干网络。边界分支以来自编码块的特征图和语义分支的中间特征图作为输入,使用3x3的卷积模块将语义信息转...
论文名称:Deformable Mixer Transformer for Multi-Task Learning of Dense Prediction 卷积神经网络(CNN)和Transformer具有各自的优势,它们都被广泛用于多任务学习(MTL)中的密集预测。目前对MTL的大多数研究仅依赖于CNN或Transformer,本文结合了可变形CNN和query-based 的Transformer优点,提出了一种新的MTL模型,用于密集预测...
SCTNet:用于实时分割的带有Transformer语义信息的单分支CNN 方法 SCTNet架构:提出了一种单分支CNN,通过Transformer语义信息进行实时分割。 CFBlock(ConvFormer Block):设计了一种类似Transformer的CNN块,仅使用卷积操作来捕获长距离上下文。 语义信息对齐模块(SIAM):提出了一种有效的对齐模块,通过训练过程中的特征学习,对齐...
这篇文章是结合了transformer 和CNN 来做图像分割,达到了比较好的效果,其中transformer作为encoder,然后CNN作为decoder。 以前自己也试过直接用transformer做分割,没用CNN,但是效果好像不是很好,感觉这个作者肯定也试过吧,否则不会多加一个CNN来作为decoder。 效果不好的原因,我觉得是因为没有进行预训练,模型参数量很大...
- 单分支CNN与transformer的结合:SCTNet创新地将单分支CNN与训练时使用的transformer语义分支结合起来,既保持了推理时的高效率,又能够利用transformer捕获丰富的语义信息。 - CFBlock设计:CFBlock的设计允许CNN通过仅使用卷积操作来捕获与transformer相似的长距离上下文,这在实时语义分割领域是一个新颖的尝试。
在图像分类任务中,Vision Transformer(ViT)及其变体通过将图像分割成小块并将其视为序列,应用Transformer架构进行处理,取得了与传统CNN相当甚至更好的效果。在目标检测、语义分割等更复杂的CV任务中,Transformer与CNN结合的模型也展现出了强大的性能,能够更好地捕捉图像中的长程语义关系。
Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers:使用 Transformer 从序列到序列的角度重新思考语义分割-CVPR2021 1.概述 2.方法 2.1.基于FCN的语义分割 2.2. Segmentation transformers (SETR) 2.2.1.图像到序列
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络(CNN)相比,视觉 Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。