卷积神经网络与Transformer融合 | 融合卷积神经网络(CNN)和Transformer在深度学习中是一个创新趋势,主要是因为这种结合能够同时利用CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文建模优势,从而在多个视觉任务中提升模型的性能和效果。#transformer模型#Transformer#机器学习方法#机器学习入门#Transformmer#深度学习可视化#Transfor...
CoAtNet 同时利用了卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 的超强能力,基于 MBConv 块和相对自注意力将平移同变性(translation equivariance)、输入自适应加权(input-adaptive Weighting)和全局感受野(Global Receptive Field)融合在一起,构建了一个强大的新架构家族。 Convolution的简单介绍和MBConv块 在深入研究 CoAtNet 的架...
Transformer与CNN结合在COVID-19 CT图像识别中的优势分析 2024-03-12 10:00:0040 切换-音频 00:00:00/ 00:00:00 高清 下载手机APP 7天免费畅听10万本会员专辑 声音主播 影像组学高老师 935123 TA的专辑 更多 影像组学工具免费试用427