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,...
未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。 【科研必备】从CNN到Transformer:基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=2247557933&idx=5&sn=8f3f2aa0142bbcaa736241c94d7974f8&chksm=ce6509c6f...
在MicroLite上预训练了Transformer编码器,并使用它们初始化了几个基于Transformer的分割算法(Swin-Unet、TransDeeplabv3+ 和 HiFormer)以及基于CNN和Transformer编码器的混合分割神经网络(CS-UNet)。 为了证明CS-UNet的优势,作者将CNN-based分割算法的最佳性能与Transformer-based分割算法和CS-UNet进行了比较。这些算法使用NA...
然而,卷积层的局部特性限制了网络捕获全局信息,而这个特点对于改善高分辨率图像分割至关重要。 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Transfor...
cnn卷积神经网络和transformer 卷积神经网络和unet 0 背景 在语义分割领域,unet 也是一个经典网络,尤其是在医学影像分割方面,效果很好。本文对 unet 算法进行一个解读介绍。 1 FCN 网络 语义分割的开山之作是 FCN 网络,具体解读可以参考《全卷积网络 FCN 详解》,...
- 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。
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...
这些研究覆盖了图像分类、目标检测、语义分割等 CV 主流方向。因此有人提问:未来,Transformer 有可能替代 CNN 吗? 这一问题在知乎、Reddit 等平台上都有人讨论。从讨论的结果来看,大部分人认为 Transformer 和 CNN 各有优劣,二者可能并非取代和被取代的关系,而是互相融合,取长补短。从研究现状来看,Transformer 在 ...
大量实验表明,Next-ViT 在各种视觉任务的延迟 / 准确性权衡方面明显优于现有的 CNN、ViT 和 CNN-Transformer 混合架构。在 TensorRT 上,Next-ViT 与 ResNet 相比,在 COCO 检测任务上高出 5.4 mAP(40.4 VS 45.8),在 ADE20K 分割上高...
SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。 自动驾驶:深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occu...