近日,来自东南大学的研究者提出了一种新型的端到端架构,称为卷积Transformer(ConvTransformer),用于视频帧序列学习和视频帧合成。 ConvTransformer 的核心组件是文中所提出的注意力层,即学习视频序列序列依赖性的多头卷积自注意力。ConvTransformer 使用基于多头卷积自注意力层的编码器将输入序列映射到特征图序列,然后使用...
CNN与Transformer的核心差异在于CNN更注重局部特征的提取,而Transformer则通过自注意力机制来捕捉全局依赖关系。 CNN与Transformer的融合是当前研究的一个热点,新型架构如Swin Transformer等结合了CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局建模能力。 发展趋势表明,未来的视觉模型可能会更加注重全局与局部特征的融合,以应对更复...
这些技术可以使CNN现代化,以匹配Transformer在序列建模方面的表现,并提高CNN在计算机视觉任务中的性能。除了这些技术之外,还有一些其他的方法可以使CNN现代化,例如使用深度可分离卷积、残差连接和批归一化等技术来提高模型的性能和稳定性。在将这些方法应用于CNN时,需要考虑任务的特点和数据的特征,以选择最合适的方法和技...
CVPR22 |CMT:CNN和Transformer的高效结合(开源) - 知乎 (zhihu.com) 简介 Vision Transformer 已成功应用于图像识别任务,因为它们能够捕获图像中的远程依赖关系。然而,Transformer 和CNN在性能和计算成本上仍然存在差距,Transformer在patch化图像构建远程依赖时,容易破坏局部结构信息,降低其性能。 本文目标是将CNN的优点结...
此外,Conformer中含有并行的CNN分支和Transformer分支,通过特征耦合模块融合局部与全局特征,目的在于不损失图像细节的同时捕捉图像全局信息。 特征图可视化 对一张背景相对复杂的图片的特征进行可视化,以此来说明Conformer捕捉局部和全局信息的能力: 浅层Transformer(DeiT)特征图(c列)相比于ResNet(a列)丢失很多细节信息,而Co...
CNN与transformer完美结合,整合局部与全局注意力,附原文和代码,结尾送书#人工智能 #深度学习 #卷积 #transformer - 不读AI论文就会Die 丫丫呀于20240525发布在抖音,已经收获了3.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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欢迎收听影像组学高老师的电台的类最新章节声音“Transformer与CNN结合在COVID-19 CT图像识别中的优势分析”。
1.本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域,尤其指一种结合cnn和transformer的烤烟烟叶图像分级方法。 背景技术: 2.烟叶是我国一项重要的农业支柱产业,烟叶分级是对烟叶质量、特点、优劣程度的等级划分,是烟叶生产工作中最重要的一环。烟叶分级的合理性对烟农最终的经济效益有很大影响。我国虽然制定了相对完善的烟叶分级标...
14、第四方面,提供一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,计算机程序/指令被处理器执行时,以实现上述的基于transformer与cnn结合的陶瓷文物碎片显微图像分类方法。 15、相对于现有技术而言,本申请具有以下有益效果:本申请的基于transformer与cnn结合的陶瓷文物碎片显微图像分类方法,构建transformer与cnn相结合的图像分类模型...