CMLFormer: CNN and Multiscale Local-Context Transformer Network for Remote Sensing Images Semantic Segmentation 方法:论文提出了一种新颖的CMLFormer网络架构,结合轻量级CNN和多尺度局部上下文Transformer,用于遥感图像的语义分割,以解决现有方法在全局和局部信息
CTST: CNNand Transformer-Based Spatio-Temporally Synchronized Network for Remote Sensing Change Detection 方法:该论文提出了一种结合CNN和Transformer的时空同步遥感变化检测网络(CTST),旨在通过动态权重分配方法增强模型对全球依赖性的理解和局部特征的提取效果,采用边缘增强和时间同步模块来提升对复杂地表变化的检测精度...
在这样的背景下,EMO模型应运而生,它结合了CNN和Transformer的特点,旨在实现更高效的特征提取和长距离依赖处理。 EMO模型的核心思想是将CNN的局部感知能力和Transformer的全局感知能力相结合。在模型的输入端,使用CNN进行初步的特征提取,将图像转换为一系列特征图。然后,将这些特征图作为Transformer的输入,通过自注意力机制...
研究者表示,这是卷积神经网络与Transformer 首度结合用于视频帧合成,性能可媲美当前的 SOTA 算法。 注:文末附计算机视觉交流群 本文转载自:机器之心 | 作者:Zhouyong Liu 等 深度卷积神经网络(CNN)是功能非常强大的模型,在一些困难的计算机视觉任务上性能也很卓越。尽管卷积神经网络只要有大量已标记的训练样本就能够...
残差架构是最流行和成功的,最初是在卷积神经网络(CNN)的背景下开发的,后来自注意力网络中产生了无处不在的 transformer 架构。残差架构之所以取得成功,一种原因是与普通 DNN 相比具有更好的信号传播能力,其中信号传播指的是几何信息通过 DNN 层的传输,并由内核函数表示。
本文目标是将CNN的优点结合到Transformer中,以解决上述问题。提出了一个全新的架构CMT,基于层级结构(stage-wise)的transformer,引入卷积操作进行细粒度特征提取,同时也设计了独特的模块层次化提取局部和全局特征。利用transformer来捕获远程依赖关系,并利用 CNN 对局部特征进行建模。在ImageNet基准测试和下游任务上的实验表明...
谷歌开源BoTNet | CNN与Transformer结合!Bottleneck Transformers for Visual Recognition!CNN+Transformer!,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
天眼查App显示,近日,北京同方软件有限公司与同方股份有限公司联合申请了一项名为“基于强化学习的CNN与Transformer结合分类方法”的发明专利,专利号为CN202411402863.1。该专利于2024年10月9日申请,并于2024年12月31日公布。 该专利的核心技术在于将卷积神经网络(CNN)与Transformer模型相结合,并引入强化的特征采样模块(RF...
CNN和Transformer是两种不同的模型,它们在不同的任务上都表现出了出色的表现。在某些情况下,可以将它们结合起来以实现更好的性能。例如,在图像分类任务中,可以使用CNN来提取图像特征,并使用Transformer来对这些特征进行分类。在这种情况下,CNN和Transformer的优点都可以得到充分利用,以实现更好的性能。
结合Transformer注意力模型与多通道CNN的故障知识库实体识别技术优化研究(1) 一、内容概要 本研究致力于深入探索Transformer注意力机制与多通道卷积神经网络(CNN)在故障知识库实体识别任务中的融合应用。通过系统性地优化模型结构与训练策略,我们旨在提升实体识别的准确性与效率。 首先,引入Transformer注意力模型,利用其强大...